基于大坝温控的温度预报程序（BP）

资 源 简 介

基于大坝温控的温度预报程序（BP）

详 情 说 明

大坝温控的温度预报程序是一种基于BP神经网络模型的智能预测方案。BP神经网络（Back Propagation Neural Network）通过模拟人脑神经元的连接方式，能够有效处理复杂的非线性温度变化规律。

该程序的核心优化算法采用了两种先进的数学方法： L-M（Levenberg-Marquardt）优化算法：通过结合梯度下降和高斯-牛顿法的优点，显著提高了神经网络的收敛速度，特别适合中小型数据集的训练场景。 贝叶斯正则化技术：通过引入概率统计思想，自动平衡网络拟合精度与泛化能力的关系，有效防止过拟合现象，使预测结果更具可靠性。

在工程实践中，该方案能够根据大坝混凝土的温度历史数据、环境温湿度、冷却水流量等多维参数，预测未来时段的关键温度场分布，为温控防裂决策提供科学依据。程序还考虑了水化热释放、散热边界条件等大坝特有的热力学特性，通过自适应权重调整机制提升特殊工况下的预报稳定性。

实际应用中，该模型通过对比实测数据证明了其预报精度和鲁棒性，尤其适合需要长期监测的大型水利工程。未来可通过迁移学习进一步扩展至不同坝型或气候区域的应用场景。