Zobrazeno 1 - 10
of 41
pro vyhledávání: '"Gu, Yanchang"'
Publikováno v:
Renmin Zhujiang, Vol 45, Pp 118-124 (2024)
The random forest algorithm and whale optimization algorithm were introduced in the construction of the prediction model of concrete dam deformation based on WOA-RFR to improve the prediction accuracy and model performance. The random forest model be
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a1092407980d495bb41fb6b557fd9c29
Publikováno v:
Renmin Zhujiang, Vol 43 (2022)
Seepage monitoring is an important means to master the safety state of a dam.As the seepage pressure of earth-rockfill dams lags behind the reservoir water level,a nonlinear auto-regressive neural network with exogenous inputs (NARX),a network charac
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8d7dad7096d84bee9aca0ca606b2a678
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Renmin Zhujiang, Vol 42 (2021)
Dam deformation is one of the most reliable indicators that can reflect the actual condition of concrete dam.Modeling and analysis of dam deformation monitoring data is an effective way to reflect the operation behavior of concrete dam and seek for t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/182c783b22bb405fa6d76c5a970086b5
Publikováno v:
Renmin Zhujiang, Vol 41 (2020)
The small probability method for typical monitoring effect quantities is a common methodfor establishing early warning index based on monitoring data, but this method has someshortcomings. If the dam has not encountered the most unfavorable load or t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0d071a270d5f4a62912e20207f096380
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wu Yunxing, Gu Yanchang
Publikováno v:
MATEC Web of Conferences, Vol 246, p 02033 (2018)
Influenced by environment and human factors, the observed data of dam deformation consist of real deformation value and observation error (noise). The conventional GM(1,1) model based on nondenoised observation data is not very effective. In order to
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/abab4b0a41b8465aa0183cc97cfeb6ba
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.