典型文献
基于深度卷积神经网络的面板堆石坝体沉降监测方法
文献摘要：
目前研究的沉降监测方法普遍存在监测不准确以及监测范围过小的问题,因此文章基于深度卷积神经网络研究面板堆石坝体沉降监测方法.利用神经网络采集面板堆石坝体沉降数据,确定神经元基本结构,分析神经元网络间隔,通过高压喷灌灌浆实现沉降处理,选择合适的传感器对数据进行监测,完成数据传输,对监测器磁环进行定位,实现沉降监测.实验结果表明,本文设计的监测方法能够很好地提高监测准确率,扩大监测范围.
文献关键词：
深度卷积;神经网络;面板堆石坝;沉降监测;监测方法
中图分类号：
作者姓名：
刘田珂;马冲
作者机构：
中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司, 贵州 贵阳 550081;贵州顺成劳务管理有限公司, 贵州 贵阳 550081
文献出处：
引用格式：
[1]刘田珂;马冲-.基于深度卷积神经网络的面板堆石坝体沉降监测方法)[J].水利技术监督,2022(11):32-34,93
A类：
B类：
深度卷积神经网络,面板堆石坝,坝体,沉降监测,监测方法,测不准,监测范围,此文,沉降数据,定神,基本结构,神经元网络,喷灌,灌灌,灌浆,沉降处理,数据传输,监测器,磁环
AB值：
0.273222
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
