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基于相空间重构理论的神经网络在大坝渗流预测中的应用
引用本文:钱镜林,陈闲忠,张晔. 基于相空间重构理论的神经网络在大坝渗流预测中的应用[J]. 水利与建筑工程学报, 2006, 4(1): 21-23
作者姓名:钱镜林  陈闲忠  张晔
作者单位:浙江省水利河口研究院,浙江,杭州,310027;浙江省常山县水利局,浙江,衢州,324202
摘    要:简述了混沌预测方法和原理,提出运用神经网络来模拟混沌系统的动力学模型。通过实例重构出大坝渗流观测数据相空间,将其作为神经网络的输入,对渗流观测数据进行了预测。计算结果表明,基于相空间重构理论的神经网络模型具有一定的准确性和有效性,对于处理非线性问题是一种有益的探索。

关 键 词:相空间重构  神经网络  渗流
文章编号:1672-1144(2006)01-0021-03
修稿时间:2005-09-28

Application of ANN Based on Phase-space Reconstruction in Prediction of Seepage in Dam
QIAN Jing-lin,CHEN Xian-zhong,ZHANG Ye. Application of ANN Based on Phase-space Reconstruction in Prediction of Seepage in Dam[J]. Journal of Water Resources Architectural Engineering, 2006, 4(1): 21-23
Authors:QIAN Jing-lin  CHEN Xian-zhong  ZHANG Ye
Abstract:The ANN is employed to simulate the chaotic dynamics model after the method and theory are described briefly.The phase-space of the observed data of seepage is reconstructed and is taken as the input of the ANN to predict the data.The calculated results show that this model is of high efficiency and of high accuracy,and it is an effective method to analyse the nonlinear phenomena.
Keywords:phase-space reconstruction  ANN  seepage
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