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2005年03月11日

吴中如，潘卫平

水利学报，1996（4）：79～82，-0001，（）：

-1年11月30日

本文利用岩土边坡的位移监测资料，依据关联维数D2的原理，确定了状态空间维数的充分和必要值。然后，依据Renyi熵K2的原理，提出了用K2和|K2|来分析岩土连坡的称定性和称定程度，并结合碧口水电站库区青崖岭滑坡的位移的监测资料，分析了滑坡的稳定状态，得到与实际一致的结论。

岩土边坡,，稳定性,，分形几何,，关联维数,， Renyi熵.，

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2005年03月11日

【期刊论文】用突变理论分析大坝及岩基稳定性的探讨

吴中如

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

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2005年03月11日

【期刊论文】确定大坝效应量分量比例的社经网络方法

吴中如，徐洪钟，施斌，王建

水利学报，2003（6）：111～114，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

为了评价水位、温度赞美环境量对大坝观测效应量的综合影响程，并由此定量分析评价大坝的运行状态，提出了确定大坝观测效应量的各分量比例的神经网格方法。根据大坝的观测资料，利用误差反向传播的神经网络（BP网络）建立效应量与环境量关系的神经网络模型，BP网络的输入变量为水位、温度、时效等环境量因子，网络的输出变量为效应量。利用网络的权值来表示网络的输入变量对网络的输出变量的影响程度，从而确定水位、温度等分量占效应量的比例。文章通过工程实例验证了该方法的有效性。结果表明，该方法简便实用，可定量分析水位、温度等环境对效应量度影响程度，有助于进一步分析大坝的安全性态。

大坝，神经网络， BP网络，效应量，环境量，比例