PCA-GA-LM模型在水库土石坝渗流预测中的应用

来源 :沈阳农业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：huangqianqian

【摘要】

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水库是农业生产用水、灌溉农作物的重要水利工程之一,水库大坝安全与否决定着水库能否正常运转。针对大坝渗流预测模型需要解决的有效影响因子确定、网络结构优化和预测算法等问题,将主成分分析(principal component analysis,PCA)方法、遗传算法(genetic algorithm,GA)和Levenberg-marquardt(LM)神经网络协同应用于水库大坝渗流预测,提出PCA-GA-LM大坝渗流预测模型。利用PCA确定大坝渗流的影响因子,实现各因素之间的去耦和降维,避免多重共线性,使

【作者】

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缪新颖单玉鹏纪建伟

【机构】

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大连海洋大学信息工程学院,大连海洋大学食品科学与工程学院,沈阳农业大学信息与电气工程学院

【出处】

：

沈阳农业大学学报

【发表日期】

：

2021年3期

【关键词】

：

土石坝渗流主成分分析(PCA) 遗传算法(GA) Levenberg-marquardt(LM)算法预测模型

【基金项目】

：

辽宁省科技重大专项计划项目(2020JH1/10200002),辽宁省科技计划项目(20180550573),辽宁省教育厅科学研究项目(JL201918)。

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