南水北调与水利科技
南水北調與水利科技
남수북조여수리과기
SOUTH-TO-NORTH WATER
2015年
3期
406-408,416
,共4页
何斌%张澎辉%梁国华%刘皓
何斌%張澎輝%樑國華%劉皓
하빈%장팽휘%량국화%류호
BP神经网络%沙量预测%场次洪水
BP神經網絡%沙量預測%場次洪水
BP신경망락%사량예측%장차홍수
BP neural network%sediment prediction%flood events
针对日益严重的河流泥沙问题,掌握河流泥沙的影响因素和泥沙的变化过程是泥沙治理的关键.以神经网络模型为基础,建立场次洪水沙量预报模型,对多沙河流的洪水挟沙量进行预报,并取得较好的预报效果.选择辽西北多沙河流大凌河作为研究实例,首先将1984年-1998年间的29场历史实测洪水资料进行分析,得到影响下游沙量的主要因素;然后,通过神经网络模型建立上游影响因素与下游沙量之间的关系;最后,选取其中6场洪水资料进行验证.模型计算结果表明,计算结果与实测结果误差在合理范围之内,精度符合要求,可以用于下游沙量的预报.
針對日益嚴重的河流泥沙問題,掌握河流泥沙的影響因素和泥沙的變化過程是泥沙治理的關鍵.以神經網絡模型為基礎,建立場次洪水沙量預報模型,對多沙河流的洪水挾沙量進行預報,併取得較好的預報效果.選擇遼西北多沙河流大凌河作為研究實例,首先將1984年-1998年間的29場歷史實測洪水資料進行分析,得到影響下遊沙量的主要因素;然後,通過神經網絡模型建立上遊影響因素與下遊沙量之間的關繫;最後,選取其中6場洪水資料進行驗證.模型計算結果錶明,計算結果與實測結果誤差在閤理範圍之內,精度符閤要求,可以用于下遊沙量的預報.
침대일익엄중적하류니사문제,장악하류니사적영향인소화니사적변화과정시니사치리적관건.이신경망락모형위기출,건립장차홍수사량예보모형,대다사하류적홍수협사량진행예보,병취득교호적예보효과.선택료서북다사하류대릉하작위연구실례,수선장1984년-1998년간적29장역사실측홍수자료진행분석,득도영향하유사량적주요인소;연후,통과신경망락모형건립상유영향인소여하유사량지간적관계;최후,선취기중6장홍수자료진행험증.모형계산결과표명,계산결과여실측결과오차재합리범위지내,정도부합요구,가이용우하유사량적예보.
