水电站混凝土浇筑用冷水管结垢系数的神经网络预测模型

摘要：

为了准确、 有效的预测水电站大坝大体积混凝土浇筑的冷水管内部污垢的累积规律,设计了一种基于K均值算法和Chebyshev神经网络相结合的污垢预测模型.利用改进的神经网络预测污垢系数时,具有算法简单、收敛速度快的特点.改进的Chebyshev神经网络模型提供了一个预测污垢系数的有效方法,且具有较好的预测能力;在相同的精度下,该方法的收敛速度优于一般的神经网络.

关键词：混凝土、冷水管、Chebyshev神经网络、K均值算法、污垢系数

所属期刊栏目：46

分类号：TV642(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：河南省高等教育教学改革项目;2018年度河南省高校创新项目

在线出版日期：2020-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：68-72