| 基于融合型WNN的大坝裂缝开合度预测模型研究 |
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| 引用本文： | 钟黎雨,刘天祥,夏天倚,陶亮,孙斌斌.基于融合型WNN的大坝裂缝开合度预测模型研究[J].中国农村水利水电,2015(4):146-148,152. |
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| 作者姓名： | 钟黎雨 刘天祥 夏天倚 陶亮 孙斌斌 |
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| 作者单位： | 河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心;河海大学水利水电学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(51139001);新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-11-0628) |
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| 摘 要： | 大坝的裂缝开合度监测是大坝安全监测中重要的项目之一。因此,大坝裂缝开合度预测的准确性对大坝安全监控十分重要。外界诸多因素都会对大坝裂缝开合度造成一定的影响,导致情况非常复杂。为了提高大坝裂缝开合度预测的精度,尝试将融合型WNN(小波神经网络)应用于大坝裂缝开合度预测,并将该模型应用于某混凝土大坝的裂缝开合度预测中,并与BP神经网络模型、松散型WNN模型及传统的多元回归模型预测结果进行对比。结果表明,融合型WNN用于大坝裂缝开合度预测精度更高,效果更好。
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| 关 键 词： | 大坝 裂缝开合度预测 融合型WNN 多元回归模型 |
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