基于BP算法的泥沙含量预测研究

被引：10

作者：

于东生

严以新

田淳

机构：

[1] 河海大学海岸及海洋工程研究所

[2] 水利部长江水利委员会长江口水文水资源勘测局江苏　南京　　

[3] 江苏　南京　　

[4] 江苏　太仓　

来源：

水运工程 | 2003年 / 06期

关键词：

长江口; 泥沙含量; 预测模型; 人工神经网络; BP算法;

D O I：

10.16233/j.cnki.issn1002-4972.2003.06.002

中图分类号：

TV143.4 [];

学科分类号：

摘要：

长江口北槽是长江的主航道,泥沙的淤积对航运和河道治理有着极为重要的影响。根据ADCP资料,应用BP算法对长江口的泥沙含量进行了研究,建立了泥沙含量预测模型并根据实测资料进行了验证,实现了根据ADCP资料推求泥沙含量,其结果满足精度要求。

引用

页码：5 / 9

页数：5

共 6 条

[1] 基于神经网络的水沙运动预报模型与回归模型比较及应用 [J].

李义天 ;

李荣 ;

黄伟 .

泥沙研究, 2001, (01) :30-37

[2] 径流与潮流对长江口泥沙输运的影响 [J].

周济福 ;

王涛 ;

李家春 ;

刘青泉 .

水动力学研究与进展(A辑), 1999, (01) :92-102

[3] 长江口表层水体悬沙浓度场遥感分析 [J].

何青 ;

恽才兴 ;

时伟荣 .

自然科学进展, 1999, (02) :66-70

[4]

长江口泥沙的数量与输移[J]. 林承坤.中国科学(A辑数学物理学天文学技术科学). 1988(01)

[5] Short-term water demand forecast modelling at IIT Kanpur using artificial neural networks [J].

Jain, A ;

Varshney, AK ;

Joshi, UC .

WATER RESOURCES MANAGEMENT, 2001, 15 (05) :299-321

[6]

Some New Approaches to the Construction and Learning of Artificial Neural Networks[J] . N. A. Magnitskii.Computational Mathematics and Modeling . 2001 (4)

← 1 →