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为了深入了解黄登水电站1号倾倒变形体的变形趋势,采用LM BP神经网络和SVR进行变形预测研究。基于倾倒变形体的实际变形监测资料,对位移、降雨、库水位、温度等资料进行分析,以库水位、降雨量、温度、时间作为输入参数,以位移变形作为输出参数,构建LM BP神经网络模型和SVR模型,对部分监测数据进行（先行学习）训练,对后续的监测数据进行验证预测,预测预报了研究测点的变形情况。分析结果表明,2个模型精度都比较高,LM BP神经网络模型的最大误差为2.53%,SVR模型的最大误差为4.35%,预测方法有效。 相似文献
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岩体卸荷是中国西部高山峡谷地区水利水电工程建设中常见的工程地质问题之一,本文通过对小湾水电站特定深卸荷岩体的现象研究,探讨分析深卸荷岩体的变形破坏机制以及深卸荷岩体将引起的工程地质问题,提出对深卸荷岩体的整治处理措施. 相似文献
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