西安工程大学学报
西安工程大學學報
서안공정대학학보
Journal of Xi'an Polytechnic University
2015年
5期
600-605
,共6页
库区泥沙%BP算法%含沙量预测
庫區泥沙%BP算法%含沙量預測
고구니사%BP산법%함사량예측
reservoir sediment%BP algorithm%sediment concentration prediction
为提高水库泥沙含量预测的精度,综合考虑水温、水深、流速等因素对预测精度的影响,构建基于BP算法的含沙量预测模型.首先,选用实测的水温、水深、流速数据作为样本数据进行BP神经网络的训练,通过设置预测误差实现对预测模型的约束,完成了含沙量预测模型的构建.当需要进行含沙量预测时,则将测试数据导入到训练好的预测模型中得到含沙量的预测值.仿真结果表明,此含沙量预测模型获得的含沙量值与实测值之间的误差小,预测精度达到了预期目标.
為提高水庫泥沙含量預測的精度,綜閤攷慮水溫、水深、流速等因素對預測精度的影響,構建基于BP算法的含沙量預測模型.首先,選用實測的水溫、水深、流速數據作為樣本數據進行BP神經網絡的訓練,通過設置預測誤差實現對預測模型的約束,完成瞭含沙量預測模型的構建.噹需要進行含沙量預測時,則將測試數據導入到訓練好的預測模型中得到含沙量的預測值.倣真結果錶明,此含沙量預測模型穫得的含沙量值與實測值之間的誤差小,預測精度達到瞭預期目標.
위제고수고니사함량예측적정도,종합고필수온、수심、류속등인소대예측정도적영향,구건기우BP산법적함사량예측모형.수선,선용실측적수온、수심、류속수거작위양본수거진행BP신경망락적훈련,통과설치예측오차실현대예측모형적약속,완성료함사량예측모형적구건.당수요진행함사량예측시,칙장측시수거도입도훈련호적예측모형중득도함사량적예측치.방진결과표명,차함사량예측모형획득적함사량치여실측치지간적오차소,예측정도체도료예기목표.
