[发明专利]基于优化神经网络的大坝力学参数预测方法在审
| 申请号： | 202010226886.7 | 申请日： | 2020-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN111460708A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 黄丹;关志豪;吕小龙;姜冬菊 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06N3/12;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 汤金燕 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于优化神经网络的大坝力学参数预测方法，通过获取多个大坝的多组力学参数，以及各组力学参数的对应的测点位移，将多组力学参数确定为样本标签，将各组力学参数的对应的测点位移确定为样本特征，得到训练样本，将所述样本特征输入神经网络，以所述样本标签作为所述神经网络的输出进行训练，以使所述神经网络中形成测点位移与力学参数间的映射关系，将待测大坝的实测位移输入训练后的神经网络，使所述神经网络输出待测大坝的力学参数，以快速准确地获得待测大坝的力学参数，可以提高所确定的待测大坝力学参数的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 优化 神经网络 大坝 力学 参数 预测 方法 | ||
【主权项】：
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