安全技术-网络信息-基于渗流网络的极.pdf下载

weixin_39822095 2022-04-24 09:14:04

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本文档概述了一个基于BP-RBF神经网络的渗流预测模型，该模型可以预测大坝渗流的流量，并提供大坝安全监测和病险防护的数据支持。该模型结合了BP神经网络的模糊推理和自学习能力与RBF神经网络在函数收敛中的快速性和...

通过与汾河水库实测资料对比分析，表明基于BP-RBF神经网络模型的渗流预测模型预测效果良好，可以为大坝的安全监测与病险防护提供数据支持，为大坝原型观测资料处理提供了新途径。 BP-RBF神经网络模型的建立是基于多...

综上所述，基于LMBP神经网络的土石坝渗流压力预测技术，通过深度学习和机器学习技术的应用，实现了对土石坝渗流状况的快速准确预测，为土石坝的安全运营提供了强有力的技术保障。未来，随着技术的进一步发展和完善，...

为了应对这一挑战，科研人员致力于开发更加先进的监测技术，其中基于蚁群优化算法（ACO）和反向传播（BP）神经网络的混合模型，即ACO-BP神经网络，已经在大坝渗流监测应用中显示出了巨大的潜力。 ACO算法的原理是...

根据提供的文件信息，以下是从标题、描述、标签和部分内容中提炼出的知识点： 1. 多孔介质中流体流动机制的研究意义： - 微观尺度上多孔介质流体流动机制的研究对于揭示岩石微观结构特征对流体多相渗流规律的影响...

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