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基于云RBF神经网络模型的大坝监测数据预报

作者:程琳 徐波隶属云峰值法云变换云综合云rbf神经网络大坝监测数据预报岩滩水电站

摘要:基于云理论的峰值法云变换,采用隶属云模型与RBF神经网络相结合的方法,分析了岩滩水电站工程大坝监测数据预报。实例结果表明,云RBF神经网络的预测精度优于传统法,是大坝监测测值预报的一种有效新方法。

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水电能源科学

《水电能源科学》(CN:42-1231/TK)是一本有较高学术价值的大型月刊,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。 《水电能源科学》主要报道水、电、能源及相关学科的新理论、新技术、新方法及工程应用成果,适当报道经验交流、技术革新和技术改造,涉及水电、电气与电子、能源与动力、土木与力学、环境工程、控制工程、计算机等多个学科。

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