典型前馈神经网络在潮流模拟中的应用与比较OA北大核心CSCDCSTPCD
Comparative Study on Typical Feed-Forward ANNs for Tidal Simulation
应用水动力学模型可以在典型情形条件下模拟和预测整个研究区域中潮流运动过程的各个细节,但是对于某些环境与工程问题,人们往往更加关注整个研究区域中某些局部敏感区域在任意条件下的潮流实时变化或快速反馈信息.为了探讨这类问题的解决途径,本文将典型情形下的水动力学模拟方法与前馈型神经网络方法结合,以典型条件下水动力学模拟的结果作为神经网络训练的基础,对深圳湾的潮流运动特性进行了研究.通过论证将神经网络用于二维潮流运动特征模拟的可行性,说明了人工神经网络作为…查看全部>>
陈明杰;倪晋仁;薛安;黄国和;查克麦
北京大学,环境工程系,水沙科学教育部重点实验室,北京,100871北京大学,环境工程系,水沙科学教育部重点实验室,北京,100871北京大学,环境工程系,水沙科学教育部重点实验室,北京,100871北京大学,环境工程系,水沙科学教育部重点实验室,北京,100871北京大学,环境工程系,水沙科学教育部重点实验室,北京,100871
农业科技
GA网络BP网络RBF网络二维潮流比较研究
《泥沙研究》 2003 (5)
41-48,8
国家自然科学基金委员会和水利部联合资助项目(59890200)
评论