Improving Dam Seepage Prediction Using Back-Propagation Neural Network and Genetic Algorithm
المؤلفون المشاركون
Zhang, Xuan
Chen, Xudong
Li, Junjie
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Statistical model is a traditional safety diagnostic model for dam seepage.
It can hardly display the nonlinear relationship between dam seepage and the load sets and has the disadvantage of poor extension prediction.
In this paper, the theories of Back Propagation Neural Network (BPNN) combined with Genetic Algorithm (GA) are applied to the seepage prediction model.
Taking a typical dam in China as an example, the prediction results of BPNN-GA model and statistical model are compared with the monitoring values.
The results show that the improved dam seepage model enhances the ability of nonlinear mapping and generalization and makes the seepage prediction more accurate and reasonable in the near future.
According to the established criterion, the safety state of the dam in flood season is evaluated.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xuan& Chen, Xudong& Li, Junjie. 2020. Improving Dam Seepage Prediction Using Back-Propagation Neural Network and Genetic Algorithm. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193211
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xuan…[et al.]. Improving Dam Seepage Prediction Using Back-Propagation Neural Network and Genetic Algorithm. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193211
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xuan& Chen, Xudong& Li, Junjie. Improving Dam Seepage Prediction Using Back-Propagation Neural Network and Genetic Algorithm. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193211
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1193211
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر