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基于神经网络的混凝土大坝弹性参数识别方法
被引量：
15
1
作者
李守巨
刘迎曦
+2 位作者
张正平
黄蔚
沈广和
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2000年第5期531-535,共5页
基于人工神经网络方法 ,根据云峰大坝坝顶水平位移观测资料识别大坝混凝土和岩石基础的弹性模量 .采用修正的BP学习算法 ,并通过对迭代步长的优化计算及对观测数据的归一化处理 ,提高了参数识别的速度和精度 .云峰大坝的工程实际应用表...
基于人工神经网络方法 ,根据云峰大坝坝顶水平位移观测资料识别大坝混凝土和岩石基础的弹性模量 .采用修正的BP学习算法 ,并通过对迭代步长的优化计算及对观测数据的归一化处理 ,提高了参数识别的速度和精度 .云峰大坝的工程实际应用表明 ,用神经网络方法识别材料参数具有识别精度高和收敛速度快等特性 ,拟合误差小于 0 .15mm .
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关键词
混凝土坝
参数识别
人工神经网络
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职称材料
题名
基于神经网络的混凝土大坝弹性参数识别方法
被引量：
15
1
作者
李守巨
刘迎曦
张正平
黄蔚
沈广和
机构
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
国家电力公司东北公司
云峰发电厂水工分场
出处
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2000年第5期531-535,共5页
基金
国家自然科学基金!资助项目 ( 5 97790 0 1)
工业装备结构分析国家重点实验室开放基金!资助项目 (GZ990 8)
文摘
基于人工神经网络方法 ,根据云峰大坝坝顶水平位移观测资料识别大坝混凝土和岩石基础的弹性模量 .采用修正的BP学习算法 ,并通过对迭代步长的优化计算及对观测数据的归一化处理 ,提高了参数识别的速度和精度 .云峰大坝的工程实际应用表明 ,用神经网络方法识别材料参数具有识别精度高和收敛速度快等特性 ,拟合误差小于 0 .15mm .
关键词
混凝土坝
参数识别
人工神经网络
Keywords
concrete dam
parametric recognition/artificial neural networks
分类号
TV642.3 [水利工程—水利水电工程]
TV314 [水利工程—水工结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的混凝土大坝弹性参数识别方法
李守巨
刘迎曦
张正平
黄蔚
沈广和
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2000
15
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