基于融合型WNN的大坝裂缝开合度预测模型研究

钟黎雨; 刘天祥; 夏天倚; 陶亮; 孙斌斌

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基于融合型WNN的大坝裂缝开合度预测模型研究

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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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来源
《中国农村水利水电》 |2015年第4期|146-148|共4页
作者
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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正文语种 chi
中图分类水工建筑物的监测与原型观测;
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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