基于BP神经网络的高密度电法在水库清淤扩容坝后排泥区围堰探测中的应用

张喆; 马福恒; 霍吉祥

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230652

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基于BP神经网络的高密度电法在水库清淤扩容坝后排泥区围堰探测中的应用

更新时间：2026-02-25

- 基于BP神经网络的高密度电法在水库清淤扩容坝后排泥区围堰探测中的应用
- Issue 5, Pages: 174-178(2024)
- 作者机构：
  
  1. 南京水利科学研究院
  2. 河海大学水利水电学院
  3. 水利部大坝安全管理中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230652
  CLC： TV698.1;TP183
- Published：2024
- 稿件说明：
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张喆, 马福恒, 霍吉祥. 基于BP神经网络的高密度电法在水库清淤扩容坝后排泥区围堰探测中的应用[J]. 2024, (5): 174-178.
DOI：

张喆, 马福恒, 霍吉祥. 基于BP神经网络的高密度电法在水库清淤扩容坝后排泥区围堰探测中的应用[J]. 2024, (5): 174-178. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230652.

摘要

高密度电法具有采集数据量大、效率高、反演信息丰富等特点，在水库大坝病险隐患探测领域得到广泛应用。目前，使用基于最小二乘法的反演容易受地电数据局部极值影响，使得探测到的病害位置和规模不准确。对此，通过建立不同参数值、形态大小及位置分布的异常体正演模型，将模型数据作为训练样本，以此构建基于BP神经网络的高密度电法反演模型；将训练完成的反演模型应用于水库清淤扩容坝后排泥区围堰的高密度电法探测结果分析中。结果表明，所提方法能够减小局部电流极值引起的屏蔽作用，缩小隐患排查范围，提高了高密度电法受高阻屏蔽影响下分辨隐患的准确性和反演精度，可对物探资料作出更为精确的解释。

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关键词

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