土工膜動(dòng)態(tài)性料想實(shí)體模型動(dòng)態(tài)性料想方式 區(qū)別于靜態(tài)數(shù)據(jù)料想方式 的較大 特性取決于:其初始數(shù)據(jù)處理方法管理體系將會(huì)根據(jù)觀察數(shù)據(jù)信息的變動(dòng)發(fā)展趨勢一直調(diào)濟(jì)，土工膜將會(huì)立即將評(píng)測數(shù)據(jù)信息的變動(dòng)列入管理體系，由
此獲得的蠕變料想值也更加公平。現(xiàn)階段常見的動(dòng)態(tài)性料想方式 有:
(1)土工膜BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)體模型
在料想范圍中利用廣泛的是BP網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)培訓(xùn)優(yōu)化算法是一種偏差反向傳播式網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值訓(xùn)練方式 。它的具體基礎(chǔ)是雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)體模型，它包括鍵入層、隱
層跟輸出層三個(gè)品味，鍵入層有n個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層有m個(gè)節(jié)點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)繁雜的離散系統(tǒng)電力能源學(xué)網(wǎng)絡(luò)管理體系，一個(gè)存有誤差跟少一個(gè)S型暗含層再加一個(gè)線形
輸出層的網(wǎng)絡(luò)將會(huì)迫近一切有理函數(shù)。二乘跟BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獨(dú)有的離散系統(tǒng)才能，土工膜較切實(shí)解決了蠕變指數(shù)及三主要參數(shù)法對蠕變數(shù)據(jù)擬合精密度不太高的難題。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
需要很多的數(shù)據(jù)信息做為學(xué)習(xí)培訓(xùn)跟訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造，土工膜實(shí)際證明，在貧數(shù)據(jù)信息的狀況下利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)果不足想象。
