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      土工膜的動態預測模型

        來源:http://www.markjbeniston.com   編輯:夢想土工膜   發布日期:2019-06-11T08:28:45   瀏覽量:
        動態預測方法不同于靜態預測方法的最大特點是,原有的數據處理系統可以根據觀測數據的變化趨勢進行調整。土工膜具有較高的抗拉強度和延伸性,它與塑料薄膜結合后,不僅增大了塑料薄膜的抗拉強度和抗穿刺能力,而且由于無紡布表面粗糙,增大了接觸面的摩擦系數,有利于復合土工膜及保護層的穩定,對細菌和化學作用有較好的耐侵蝕性,不怕酸、堿、鹽類的侵蝕,在避光使用情況下,使用壽命長土工膜可以及時地將實測數據的變化納入系統,從 得到的蠕變預測更為合理。目前常用的動態預測方法有: (1)土工膜BP神經網絡模型 是目前應用最廣泛的預測領域是BP網絡。BP網絡的學習算法是誤差反向傳播網絡的一種權值訓練方法。它的理論基礎是一個多層神經網絡模型,它包括輸入層、隱藏層和輸出層三個層次。輸入層有n個節點,輸出層有m個節點。神經網絡是一個復雜的非線性動態網絡系統。具有偏差的網絡和至少一個S型隱層加上線性

        輸出層可以逼近任意有理函數。土工膜具有較高的抗拉強度和延伸性,它與塑料薄膜結合后,不僅增大了塑料薄膜的抗拉強度和抗穿刺能力,而且由于無紡布表面粗糙,增大了接觸面的摩擦系數,有利于復合土工膜及保護層的穩定,對細菌和化學作用有較好的耐侵蝕性,不怕酸、堿、鹽類的侵蝕,在避光使用情況下,使用壽命長土工膜以塑料薄膜作為防滲基材,與無紡布復合而成的土工防滲材料,新材料土工膜它的防滲性能主要取決于塑料薄膜的防滲性能,一種高分子化學柔性材料,比重較小,延伸性較強,適應變形能力高,耐腐蝕,耐低溫,抗凍性能好。由于最小二乘和BP神經網絡的獨特的非線性能力,土工膜可以解決蠕變系數和三參數法擬合蠕變數據不準確的問題。然而,神經網絡
        需要大量的數據作為學習和訓練網絡的結構。地膜工程實踐證明,神經網絡在不良數據情況下的應用效果并不理想。


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