【摘 要】
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分析了管涌发生的过程和影响管涌发生的因素,提出了一种预测判定管涌发生可能性的机理模型.根据机理模型从影响堤防和土石坝管涌发生的诸多复杂因素中选出既便于测量、建立观
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分析了管涌发生的过程和影响管涌发生的因素,提出了一种预测判定管涌发生可能性的机理模型.根据机理模型从影响堤防和土石坝管涌发生的诸多复杂因素中选出既便于测量、建立观测又对管涌发生影响显著的几种因素作为系统输入,把理论机理模型和改进的BP人工神经网络模型相结合,建立预测判定堤防和土石坝中管涌发生的人工智能方法,对管涌发生的可能性因子进行了预测.并通过数据库功能,在应用中不断增加训练样本的规模,使神经网络能够学习到更全面的知识.预测结果的精度较高,表明该方法是可行的.
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