基于多因素影响的BP-RBF神经网络渗流预测模型

基于多因素影响的BP-RBF神经网络渗流预测模型是一种结合了BP神经网络和RBF神经网络优势的混合预测模型。该模型通过引入多种影响因素作为输入变量，能够更全面地反映渗流过程的复杂性和非线性特征。BP神经网络具有较强的非线性映射能力和自学习特性，而RBF神经网络则具有快速收敛和局部逼近的优势。两者结合后，模型既能处理复杂的非线性关系，又能提高预测精度和计算效率。该模型适用于水利工程、岩土工程等领域的渗流预测问题，能够为工程设计和安全评估提供可靠的数据支持。通过多因素的综合考虑，模型可以更准确地预测渗流场的变化规律，为实际工程应用提供科学依据。