钱文江 李同春 丁 林

（河海大学 水利水电学院，南京 210098）

库区渗漏是水利工程中常遇的病害之一，如何科学经济合理地进行帷幕灌浆不仅关系到水库的正常运转也具有巨大的经济效益.因此有必要比选和研究防渗方案，确定渗漏量对于渗透系数、帷幕厚度和帷幕深度的敏感性.

敏感性分析是研究和预测模型中某些属性变动对模型输出值的影响程度，是一种从大量数据分析中得到知识的方法［1－2］.早期研究中，人们主要借助统计知识建立模型，以多元线性回归模型为代表.但是统计方法对于属性与模型输出高度非线性的情况，得到的结果不理想.而神经网络模型通过权值阈值来反映神经元之间连接强度，用大量简单人工神经元就可以模拟数据间的非线性关系，很多学者致力于神经网络在各个领域的应用和算法的改进［3－4］.

本文基于改进BP神经网络，对某库岸防渗工程的4种防渗方案的渗漏量进行敏感性分析，确定了最优方案和各个影响因素的敏感性系数.给实际工程如何经济合理确定防渗方案和进行敏感性分析提供参考意见和思路.

1 基于改进BP神经网络的渗漏量敏感性分析

1.1 渗流量的数值求解基本原理

渗流量计算的主要方法有解析法、实验法、数值法等.前两种方法因涉及问题简单而应用不广，目前实际工程大多用基于等效结点流量的数值解法［5］.假定水体不可压缩、无内源，考虑水流连续条件的稳定渗流基……