基于改进BP神经网络砾石土-滤层渗透破坏判别研究

卢建移; 段波

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基于改进BP神经网络砾石土-滤层渗透破坏判别研究

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针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小、学习过程中常常发生振荡等缺陷,提出了在BP算法中引入动量因子,并采用自适应调整学习率的梯度下降算法,建立了砾石土渗透破坏判别的改进BP神经网络模型.根据砾石土渗透破坏的实测资料,分别对Bp神经网络判别结果和改进的BP神经网络判别结果进行比较,结果表明后者比前者判别能力更佳.

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来源
《云南水力发电》 |2011年第5期|4-622|共4页
作者
卢建移; 段波;
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作者单位

四川大学水利水电学院,四川成都610065;

四川大学水利水电学院,四川成都610065;

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正文语种 chi
中图分类防渗体;反滤层;水力计算;
关键词
Bp神经网络; 动量因子; 自适应学习率; 渗透破坏;

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