水利水电技术
水利水電技術
수이수전기술
WATER RESOURCES AND HYDROPOWER ENGINEERING
2015年
1期
126-130
,共5页
刘明堂%张成才%田壮壮%刘雪梅%江恩惠%李黎
劉明堂%張成纔%田壯壯%劉雪梅%江恩惠%李黎
류명당%장성재%전장장%류설매%강은혜%리려
含沙量测量%电容式差压法%数据融合%神经网络
含沙量測量%電容式差壓法%數據融閤%神經網絡
함사량측량%전용식차압법%수거융합%신경망락
measurement of sediment concentration%method of capacitive differential pressure%data fusion%neural network
针对黄河含沙量高、泥沙时空分布不均和环境变化显著等特点,提出了采用电容式差压法来测量黄河含沙量,建立了基于RBF神经网络的含沙量测量的数学模型.将含沙量信息值与温度、深度和流速值作为RBF网络的输入,进行含沙量测量的反演和误差分析.试验结果表明,基于RBF的数据融合方法能够有效地消除环境影响,提高系统测量的精度和稳定性.
針對黃河含沙量高、泥沙時空分佈不均和環境變化顯著等特點,提齣瞭採用電容式差壓法來測量黃河含沙量,建立瞭基于RBF神經網絡的含沙量測量的數學模型.將含沙量信息值與溫度、深度和流速值作為RBF網絡的輸入,進行含沙量測量的反縯和誤差分析.試驗結果錶明,基于RBF的數據融閤方法能夠有效地消除環境影響,提高繫統測量的精度和穩定性.
침대황하함사량고、니사시공분포불균화배경변화현저등특점,제출료채용전용식차압법래측량황하함사량,건립료기우RBF신경망락적함사량측량적수학모형.장함사량신식치여온도、심도화류속치작위RBF망락적수입,진행함사량측량적반연화오차분석.시험결과표명,기우RBF적수거융합방법능구유효지소제배경영향,제고계통측량적정도화은정성.
