典型文献
基于人工神经网络的地下水封洞库涌水量预测
文献摘要：
地下水封洞库涌水量是评价工程质量的一个重要指标,目前工程中主要采用基于等效连续介质模型的各种方法进行预测分析,其预测值与实测值均存在明显的误差,难以满足实际工程需要.为提高水封洞库涌水量预测的准确性,在对影响涌水量的各种因素分析的基础上,利用人工神经网络(ANN)所具有的较强非线性映射能力和学习功能,建立水封洞库涌水量预测的非线性神经网络预测模型,并以国内已建的几个工程实测数据为训练样本.所建网络模型计算结果表明,采用ANN方法,预测分析简单快捷高效且预测精度高,具有良好的泛化性能,特别是预测过程中不再涉及复杂的理论模型和诸多难以确定的地质参数,是解决地下水封洞库涌水量预测的一种有效的方法.
文献关键词：
人工神经网络;地下水封洞库;网络训练;涌水量预测
中图分类号：
作者姓名：
何国富;张奇华;柳耀琦;沙裕
作者机构：
中石化上海工程有限公司,上海200120;中国地质大学(武汉)湖北巴东地质灾害国家野外科学观测研究站,湖北 武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]何国富;张奇华;柳耀琦;沙裕-.基于人工神经网络的地下水封洞库涌水量预测)[J].水利与建筑工程学报,2022(05):30-34,74
A类：
等效连续介质模型
B类：
人工神经网络,地下水封洞库,涌水量预测,工程质量,预测分析,实测值,各种因素,ANN,强非线性,非线性映射,学习功能,非线性神经网络,神经网络预测模型,工程实测数据,训练样本,建网,泛化性能,多难,难以确定,地质参数,网络训练
AB值：
0.18254
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