基于LM-BP和SVR的倾倒变形体变形预测

来源 :河海大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:linfenrir
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为了深入了解黄登水电站1号倾倒变形体的变形趋势,采用LM-BP神经网络和SVR进行变形预测研究。基于倾倒变形体的实际变形监测资料,对位移、降雨、库水位、温度等资料进行分析,以库水位、降雨量、温度、时间作为输入参数,以位移变形作为输出参数,构建LM-BP神经网络模型和SVR模型,对部分监测数据进行(先行学习)训练,对后续的监测数据进行验证预测,预测预报了研究测点的变形情况。分析结果表明,2个模型精度都比较高,LM-BP神经网络模型的最大误差为2.53%,SVR模型的最大误差为4.35%,预测方法有效。
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