【摘 要】
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针对大坝资料分析中经常遇到多因子的相关性影响分析效果的问题,利用主成分分析法提取综合变量,与BP神经网络相融合构建了大坝安全监控PCA-BP融合模型,并与传统大坝安全监控
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,
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针对大坝资料分析中经常遇到多因子的相关性影响分析效果的问题,利用主成分分析法提取综合变量,与BP神经网络相融合构建了大坝安全监控PCA-BP融合模型,并与传统大坝安全监控模型做了对比分析。结果表明,模型优化拟合精度得到提高,收敛时间加快。
In order to solve the problem of the effect of the correlation analysis of dam factors frequently encountered in dam data analysis, the PCA-BP fusion model of dam safety monitoring is constructed by using principal component analysis to extract the integrated variables and the BP neural network. Dam safety monitoring model made a comparative analysis. The results show that the precision of the model optimization fitting is improved and the convergence time is accelerated.
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