rbfnn模型在渗透系数反演中的应用

针对经典的bp网络存在的一些缺陷，采用了径向基函数神经网络（rbfnn）。在相同的收敛条件下，用rbfnn和经典算法的bp网络进行了比较，表明前者具有优越性。在工程实例中，基于人工神经网络的非线性特点，在三维渗流有限元的基础上，利用rbfnn反演了大坝的渗透系数。并利用反演结果进行渗流场分析，水头预报值也有很高的精度，说明反演结果是正确的，从而，验证了rbfnn应用于反演分析中的可靠性。