《表2 防渗加固后大坝神经网络训练样本》

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《基于BP神经网络的防渗加固坝体渗透系数反分析》

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将表2中的7组训练样本输入BP神经网络反演程序中试训，结果显示:当隐含层神经元个数为15时该BP神经网络的训练误差最小。因此本研究中将7组训练样本输入隐含层神经元数目为15的神经网络中进行训练，直至BP网络成熟。结合上游水位及测压管监测加固后大坝获得的一组水头值[H0 H1 H2 H3]=[104.2m 99.8m 95.3m 88.7m]作为输入变量，可反演得到防渗加固后坝体土渗透系数值为4.13×10-6m/s，排水棱体渗透系数值为4.34×10-5m/s，帷幕灌浆区渗透系数值为2.0×10-7m/s，冲抓套井回填区渗透系数值为3.0×10-8m/s。