基于人工神经网络的三峡水库库岸稳定性分级

被引：23

作者：

徐佩华 ^{[1
]}

陈剑平 ^{[1
]}

阙金声 ^{[1
]}

仲志成 ^{[2
]}

王清 ^{[1
]}

机构：

[1] 吉林大学建设工程学院

[2] 吉林大学计算机学院

来源：

吉林大学学报(地球科学版) | 2007年 / 03期

关键词：

人工神经网络; BP弹性算法; 库岸稳定性;

D O I：

10.13278/j.cnki.jjuese.2007.03.024

中图分类号：

TV62 [水库工程];

学科分类号：

081501 [水文学及水资源];

摘要：

为避免库岸稳定性评价法的随意性和不确定性,尝试采用具有处理非线性关系功能的人工神经网络方法进行库岸稳定性分级,为此构建了15-31-4结构的三层BP网络。该网络采用BP弹性算法,同时对初始权值和阀值进行了优化,实现了网络的非线性映射,并有着极快的收敛速度。用该BP网络对三峡水库的上游段库岸进行了稳定性等级判断,其结果与常规计算方法所得的结果基本相似。

引用

页码：564 / 569

页数：6

共 7 条

[1]

RPROP算法在测井岩性识别中的应用 [J].