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    土工膜的動態預測模型

      来源:   编辑:梦想土工膜   发布日期:2019-06-11T08:28:45   浏览量:
      动态预测方法不同于静态预测方法的最大特点是,原有的数据处理系统可以根据观测数据的变化趋势进行调整。土工膜具有较高的抗拉强度和延伸性,它与塑料薄膜结合后,不仅增大了塑料薄膜的抗拉强度和抗穿刺能力,而且由于无纺布表面粗糙,增大了接触面的摩擦系数,有利于复合土工膜及保护层的稳定,对细菌和化学作用有较好的耐侵蚀性,不怕酸、碱、盐类的侵蚀,在避光使用情况下,使用寿命长土工膜可以及时地将实测数据的变化纳入系统,从 得到的蠕变预测更为合理。目前常用的动态预测方法有: (1)土工膜BP神经网络模型 是目前应用最广泛的预测领域是BP网络。BP网络的学习算法是误差反向传播网络的一种权值训练方法。它的理论基础是一个多层神经网络模型,它包括输入层、隐藏层和输出层三个层次。输入层有n个节点,输出层有m个节点。神经网络是一个复杂的非线性动态网络系统。具有偏差的网络和至少一个S型隐层加上线性

      輸出層可以逼近任意有理函數。土工膜具有較高的抗拉強度和延伸性,它與塑料薄膜結合後,不僅增大了塑料薄膜的抗拉強度和抗穿刺能力,而且由于無紡布表面粗糙,增大了接觸面的摩擦系數,有利于複合土工膜及保護層的穩定,對細菌和化學作用有較好的耐侵蝕性,不怕酸、堿、鹽類的侵蝕,在避光使用情況下,使用壽命長土工膜以塑料薄膜作爲防滲基材,與無紡布複合而成的土工防滲材料,新材料土工膜它的防滲性能主要取決于塑料薄膜的防滲性能,一種高分子化學柔性材料,比重較小,延伸性較強,適應變形能力高,耐腐蝕,耐低溫,抗凍性能好。由于最小二乘和BP神經網絡的獨特的非線性能力,土工膜可以解決蠕變系數和三參數法擬合蠕變數據不准確的問題。然而,神經網絡
      需要大量的數據作爲學習和訓練網絡的結構。地膜工程實踐證明,神經網絡在不良數據情況下的應用效果並不理想。


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