基于概率神经网络的无粘性土渗透破坏预测研究

欧阳磊; 刘家印; 何利军; 韩燚; 宋金博

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基于概率神经网络的无粘性土渗透破坏预测研究

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为了避免人为因素及判别方法对渗透破坏判别方法的限制,引入非线性映射能力强的概率神经网络,利用其容错性能好、分类正确率高等优势,输入无粘性土的物性参数,构建“物性参数—渗透破坏类别”预测模型进行渗透破坏类别预测,预测结果与实际相符。并选取了不同平滑因子输入网络,结果表明平滑因子的正确选择对网络输出至关重要。与其他算法的预测模型的预测值做对比分析,可以直观的看出基于PNN的渗透破坏类型预测模型的分类结果可靠。

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来源
《云南水力发电》 |2022年第6期|37-40|共4页
作者
欧阳磊; 刘家印; 何利军; 韩燚; 宋金博;
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作者单位

南昌航空大学;

江西交通职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TU441.33;
关键词
无粘性土; 渗透破坏; 概率神经网络; 预测; 平滑因子; 对比;

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