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根据心墙土石坝的测压管观测资料，采用人工神经网络的方法可识别大坝不同部位的平均渗透系数。通过修正神经网络学习算子及对观测资料进行归一化处理，提高了参数识别的速度。具体算例证明该方法具有较高的参数识别精度，收敛速度快，且抗噪音能力强，拟合误差小于0．16。
心墙坝渗透系数反演修正神经网络法研究
【摘 要】
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根据心墙土石坝的测压管观测资料，采用人工神经网络的方法可识别大坝不同部位的平均渗透系数。通过修正神经网络学习算子及对观测资料进行归一化处理，提高了参数识别的速度。具
【机 构】
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郑州大学环境与水利学院,浙江水利水电专科学校
【出 处】
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人民黄河
【发表日期】
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2007年6期
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