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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

作者:钱镜林; 陈闲忠; 张晔相空间重构神经网络渗流

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。

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水利与建筑工程学报

《水利与建筑工程学报》(CN:61-1404/TV)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《水利与建筑工程学报》现为:RCCSE中国优秀学术期刊;中国优秀期刊(遴选)数据库收录期刊;万方数据-数字化期刊群全文上网期刊;CNKI中国期刊全文数据库(CJFD)全文收录期刊;中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)统计刊源期刊;中文科技期刊数据库(SWIC)收录期刊。《水利与建筑工程学报》先后荣获陕西省优秀科技期刊奖、《CAJ-CD规范》执行优秀期刊等荣誉。

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