【摘 要】
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大体积混凝土温度控制是一项复杂的系统工程。针对大体积混凝土温度预测模型的因素太多,本文采用PCA降低BP神经网络的输入参数的维数,并建立一个新的PCA-BP神经网络预测大体
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大体积混凝土温度控制是一项复杂的系统工程。针对大体积混凝土温度预测模型的因素太多,本文采用PCA降低BP神经网络的输入参数的维数,并建立一个新的PCA-BP神经网络预测大体积混凝土结构温度。根据溪洛渡大坝实测的数据资料,验证了该模型的有效性和可行性。结果表明,新模型的期望输出误差最大值仅为0.65,证明了新模型的有效性。
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