一种基于BP神经网络耦合排水管线信息的城市河道风险评价研究

被引：7

作者：

张小伟 ^{[1
]}

解智强 ^{[1
,2
]}

侯至群 ^{[1
,2
]}

朱大明 ^{[1
]}

机构：

[1] 昆明理工大学

[2] 昆明市城市地下管线探测管理办公室

来源：

测绘通报 | 2014年 / 12期

关键词：

人工神经网络; 城市内涝; Matlab; 预测模型; 排水管线;

D O I：

10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0407

中图分类号：

TU992 [排水工程（沟渠工程、下水道工程）]; P208 [测绘数据库与信息系统];

学科分类号：

0815 ; 070503 ; 081603 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

城市内涝问题困扰着很多城市,而河道漫堤是城市内涝灾害的一种重要特征,因此利用城市排水信息数据模拟并预测河道水位对洪灾预防、防灾预案制定有着重要意义。传统水力模型预测河道水位存在数据需求量大、计算复杂等缺陷,因此不能在短期内取得成效。本文运用BP人工神经网络构建河道水位预测模型,基于人工网络知识,取用数据较少,精度高,能够很好地模拟暴雨条件下昆明市盘龙江沿岸水位。

引用

页码：93 / 96

页数：4

共 9 条

[1] 人工神经网络模型在应对城市内涝中的应用 [J].

付亚平 ;

张翠平 .

工程建设与设计, 2013, (02) :154-157

[2] 顾及河道影响的GIS排水管线模型建设与城市洪灾模拟 [J].

解智强 ;

杜清运 ;

高忠 ;

王贵武 ;

刘静 .

测绘通报, 2012, (S1) :660-663

[3] 基于人工神经网络算法的城市地下管网自动监测系统应用方案 [J].

董显玲 ;

刘敏 ;

陆勃 ;

熊继斌 .

水利科技与经济, 2012, 18 (03) :93-95

[4] 基于GIS模型的昆明市地下排水管线数据库设计与表达应用 [J].

解智强 ;

王贵武 ;

高忠 ;

陈厚元 .

测绘通报, 2010, (10) :59-62

[5] 各计算参数对排水管道排水量的影响程度分析 [J].

邓克洋 ;

刘琉 .

给水排水, 2008, 44(S2) (S2) :32-35

[6] 人工神经网络模型在渭河下游洪水预报中的应用 [J].

隋彩虹 ;

徐宗学 .

水文, 2006, (02) :38-42

[7]

基于人工神经网络的水文过程模拟研究[D]. 王玲.河海大学. 2002

[8]

MATLAB神经网络原理与实例精解[M]. 清华大学出版社 , 陈明, 2013

[9]

Flash flood forecasting in poorly gauged basins using neural networks: case study of the Gardon de Mialet basin (southern France)[J] . Artigue G.,Johannet A.,Borrell V.,Pistre S..Natural Hazards and Earth System Science . 2012 (165)

← 1 →