GRNN神经网络在大坝渗流预测中的应用

摘要：

　　近年来人工神经网络在大坝监测资料分析及预测中的应用越来越广泛，并取得良好效果。而由于广义回归神经网络具有柔性网络结构和很强的非线性映射能力以及高度的容错性，非常适合解决非线性问题。并且在预测能力以及学习速度上都比BP神经网络有明显的优势，且在样本较少时，预测效果也较好，在大坝安全监测领域内应有广阔的应用。

关键词： 水工建筑物 渗流预测 广义回归神经网络 安全控制

作者: 陈端 曹阳 梅一韬 仲云飞 吴邦彬

作者单位: 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京210098

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012年中国水力发电工程学会大坝安全监测专委会年会暨学术交流会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 180-183

在线出版日期: 2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）