大坝渗流预测：BP-RBF神经网络模型与多因素融合

本文档深入探讨了"基于多因素影响的BP-RBF神经网络渗流预测模型"的研究，针对大坝坝基渗流的精确预测需求，该模型结合了BP神经网络的强大模糊推理和自我学习能力，以及RBF神经网络在函数收敛方面的高效性和稳定性。BP神经网络常用于解决复杂的非线性问题，而RBF神经网络因其全局优化特性有助于避免BP网络可能出现的局部极小值问题或收敛困难。 研究团队由李鹏犇、苏亮渊、贾亚杰和孟弯弯组成，他们来自太原理工大学水利科学与工程学院。论文指出，选取水库大坝的库水深、降雨量和温度作为主要影响因素，渗流量作为预测目标，构建了一个功能关系模型。这种方法旨在通过利用历史数据，提高预测的准确性和可靠性，从而对大坝的安全监测和病险防护提供有力的数据支持。 文章通过对比汾河水库的实际测量数据，验证了基于BP-RBF神经网络模型的渗流预测效果良好。这不仅有助于提升水利工程的管理效率，也为处理原型观测数据提供了新的有效工具。该模型的应用对于保障大坝稳定运行，防止潜在风险具有重要意义。 关键词包括大坝安全监测、渗流预测、BP神经网络、RBF神经网络以及汾河水库，这些关键词揭示了论文的核心内容和研究焦点。论文的发表在《信息技术与应用》杂志上，引用了山西省国际合作项目和2015年度山西省研究生教育创新项目，体现了研究的学术背景和资金支持。 这篇论文是对多因素影响下BP-RBF神经网络在实际工程中的渗流预测技术的一次有益探索，为相关领域的实践应用和理论研究提供了有价值的新思路和方法。