【摘 要】
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分析了某面板堆石坝运行初期坝体的监测资料,选择水压分量与时效分量为影响因子构建逐步回归分析模型,应用反馈神经网络理论建立Elman神经网络模型,并与逐步回归模型预测精度
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水利水电学院,
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分析了某面板堆石坝运行初期坝体的监测资料,选择水压分量与时效分量为影响因子构建逐步回归分析模型,应用反馈神经网络理论建立Elman神经网络模型,并与逐步回归模型预测精度做了对比分析。结果表明,Elman神经网络模型预测精度高、可靠,有助于分析大坝的安全性态。
The dam body monitoring data of a concrete faced rockfill dam are analyzed. The hydraulic pressure component and aging component are selected as the influential factors to construct the stepwise regression analysis model. The ANN neural network model is established based on feedback neural network theory, and is compared with stepwise regression model prediction accuracy Comparative analysis. The results show that the prediction accuracy of Elman neural network model is high and reliable, which helps to analyze the dam’s safety status.
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