基于神经网络的河道浅滩演变预测模型

被引：49

作者：

陈一梅

徐造林

机构：

[1] 东南大学交通学院,东南大学计算机系江苏南京,江苏南京

来源：

水利学报 | 2002年 / 08期

关键词：

BP神经网络; 浅滩演变; 样本; 预测模型;

D O I：

10.13243/j.cnki.slxb.2002.08.012

中图分类号：

TV147 [河道演变];

学科分类号：

081502 [水力学及河流动力学];

摘要：

河道浅滩演变是一个复杂的非线性动力学过程 ,作者借助神经网络处理非线性问题的优势 ,在分析影响河道浅滩演变因素的基础上 ,建立了预测河道浅淮演变的BP网络模型 ,并对模型中的输入因子和样本的提取进行了探讨。以闽江竹岐至侯官河段为实例 ,用“试探法”给出了BP网络模型的建模方案 ,用正交设计原理选取相应的训练样本集 ,利用该样本集对网络进行学习和训练 ,并用训练好的BP网络模型预测浅滩上年内最小水深和年平均淤积厚度。计算结果表明 :模型预测结果与实际值吻合良好。这为河道浅滩演变预测研究提供了新方法

引用

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页数：5

共 5 条

[1]

河流动力学.[M].王昌杰主编;.人民交通出版社.2001,

[2]

闽江竹岐至侯官河段河床演变规律与整治初探 [J].