【摘 要】
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为更精确的预测某混凝土坝坝基渗压变化趋势以保证大坝安全,利用混凝土重力坝渗压监测数据建立基于极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的大坝基础渗压预测模型,并与
【基金项目】
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湖南省大坝安全与病害防治工程技术研究中心开放基金资助项目(hndbgczx001).
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为更精确的预测某混凝土坝坝基渗压变化趋势以保证大坝安全,利用混凝土重力坝渗压监测数据建立基于极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的大坝基础渗压预测模型,并与传统逐步回归和传统BP神经网络方法进行对比。结果表明:ELM模型能够准确反映大坝坝基渗透系统的不确定性非线性关系,相比于逐步回归模型,ELM模型则可使hrmse减幅至少有34.1%,误差区间降低有36.5%。ELM模型在精度和稳定性上均优于其余2种模型,其仿真曲线与测点渗压实测动态基本一致。该模型可作为渗透压力预测的
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