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基于改进BP神经网络的大坝安全监测预报模型 被引量：3
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作者 李明 《水利科技与经济》 2021年第3期85-90,共6页
合理有效的安全监控预报模型,是保障大坝的安全运行的重要手段。针对传统统计模型预测精度不高的问题,通过对BP神经网络的优化改进,建立基于逐步回归特征选择算法筛选输入变量、自适应学习率和附加动量因子网络学习的BP神经网络预测模型... 合理有效的安全监控预报模型,是保障大坝的安全运行的重要手段。针对传统统计模型预测精度不高的问题,通过对BP神经网络的优化改进,建立基于逐步回归特征选择算法筛选输入变量、自适应学习率和附加动量因子网络学习的BP神经网络预测模型,并将该模型用于某混凝土拱坝的变形预测中。结果表明,改进的BP网络预测模型具有出色的非线性逼近能力,可准确表征变形趋势,且精度明显优于相应的统计模型。该法在大坝安全监测中具有一定的可行性和实用性。 展开更多
关键词 BP神经网络 大坝变形预测 逐步回归特征选择 附加动量因子 自适应学习率
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