基于PSO-GRNN的混凝土面板堆石坝渗透系数反演方法及应用

李皓璇; 沈振中; 张文兵

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基于PSO-GRNN的混凝土面板堆石坝渗透系数反演方法及应用

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针对混凝土面板坝渗透系数反演维数高、计算复杂、耗时长的问题,采用正交试验设计构建渗透系数组合与测压点水头组成的学习样本,通过广义回归神经网络(GRNN)建立渗压监测点水头与渗透系数之间的非线性映射关系,并引入粒子群优化算法(PSO)搜寻适合特定工程的光滑因子σ值,提高模型的泛化性和收敛速度,建立了混凝土面板坝渗透系数反演的PSO-GRNN模型,并应用于工程实例。结果表明,基于该模型反演得到的渗透系数取值合理,渗流分析得到的渗压监测点水头与实测值相对误差最大为3.64%,精度满足工程需要。

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来源
《水电能源科学》 |2023年第5期|67-70|共5页
作者
李皓璇; 沈振中; 张文兵;
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作者单位

河海大学水利水电学院;

江苏南京210098;

上海海事大学海洋科学与工程学院;

上海201306;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水工建筑物的渗流和防渗;
关键词
混凝土面板坝; 渗透系数; 反演分析; 广义回归神经网络; 粒子群算法;

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