基于数据挖掘的河网糙率直接反演方法

被引：4

作者：

张潮 ^{[1
,2
]}

毛根海 ^{[1
]}

张土乔 ^{[1
]}

程伟平 ^{[1
]}

机构：

[1] 浙江大学建筑工程学院

[2] 杭州市运河集团工程管理处

来源：

水力发电学报 | 2009年 / 28卷 / 01期

关键词：

水力学; 河网; 糙率; 直接反演; BP神经网络; Bayesian方法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV133 [河渠水力学];

学科分类号：

0801 ; 080103 ; 080104 ; 081502 ;

摘要：

糙率是河网水力计算中的重要参数,目前多采用优化方法反演求得。基于数据挖掘的思想,本文提出一种新的河网糙率直接反演方法。该方法以河段测量值为输入,糙率为输出,应用BP神经网络进行直接反演。在一个9河段组成的河网算例中,运用这种方法得到的各河段反演糙率最大误差不超过1.5%,并用Bayesian方法对反演结果的唯一性和最优性进行了评价。

引用

页码：108 / 112

页数：5

共 7 条

[1] 基于BP-Bayesian方法的河网糙率反演 [J].