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NARX在土石坝渗流预测中的应用
文献摘要：
渗流监测是掌握大坝安全性态的重要手段,针对土石坝渗流压力存在滞后于库水位的特点,引入具有延时输入特性的带外源输入的非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-regressive with Exogenous inputs neural network,NARX)实现土石坝渗压的有效预测.以某一水库大坝为例,将历史某时段的库水位和降雨等影响因子作为输入序列,渗压测值作为输出序列,分别建立NARX网络多因子和单因子模型进行拟合训练和多步预测,并将预测结果与传统回归模型和传统BP神经网络进行对比.研究结果表明,在RMSE、MAE、MAPE 3种精度指标下,NARX模型均优于2种传统模型.其中,在单因子条件下,NARX仍具有良好的表现.NARX的延迟输入特性可在一定程度上模拟坝体水流渗透的滞后性,对于土石坝的渗压预测具有良好的应用效果.
文献关键词：
NARX;渗压预测;滞后性
中图分类号：
作者姓名：
赵普;谷艳昌;吴云星
作者机构：
南京水利科学研究院大坝安全与管理研究所,江苏 南京 210029;水利部大坝安全管理中心,江苏 南京 210029
文献出处：
引用格式：
[1]赵普;谷艳昌;吴云星-.NARX在土石坝渗流预测中的应用)[J].人民珠江,2022(07):126-130
A类：
渗压预测
B类：
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AB值：
0.392991
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