公开(公告)号：CN116244786A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211565508.7

申请日：2022-12-07

申请人： 四川大唐国际甘孜水电开发有限公司 ,  大唐水电科学技术研究院有限公司 ,  河海大学

发明人： 王相煊 ,  刘得潭 ,  盛明珺 ,  张海库 ,  刘琪 ,  张志银 ,  廖茂 ,  孙一清 ,  何传凯 ,  谭晓霞 ,  刘栩岑 ,  王江川 ,  沈振中 ,  甘磊 ,  徐力群 ,  方卫华 ,  王润英 ,  张宏伟 ,  杨超 ,  于家傲 ,  黄章鑫 ,  疏永康 ,  周聪聪 ,  熊汉野 ,  李东泽

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G16C60/00 ,  G06F111/06 ,  G06F113/26

摘要： 本发明公开了基于PSO‑GRNN模型的大坝渗透系数反演方法，包括步骤1、选取反演分区；步骤2、选取渗透系数范围；步骤3、构建正交学习样本；步骤4、选取目标水头监测点；步骤5、计算渗压水头值；步骤6、构建GRNN学习样本；步骤7、训练GRNN；步骤8、预测；步骤9、反演。本发明利用GRNN只需要确定唯一的参数光滑因子σ的特点，克服了传统学习算法结构设计复杂、参数敏感等缺点，且GRNN在样本数据较少时也具有良好的预测效果。同时，引入收敛速度快、全局寻优能力强的粒子群优化(PSO)算法，在保证模型预测精度的同时加快模型的收敛速度。从而能有效反演渗透参数，为大坝渗流特性分析提供可靠地支撑和依据。