基于增长-修剪型神经网络的山洪预警系统研究

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我国是一个多山区的国家,山区地形复杂。近些年来,我国多省经常发生山洪灾害。由于山洪灾害突发性强,破坏力大,人工预警困难,及时作出准确的决策和应急机制是当前山洪防御的关键所在。针对我国山洪灾害防御系统中存在的技术难题,论文根据实际问题,重点分析了预测山洪灾害暴发的关键因素,包括降雨量、环境温度,以及水流量。考虑到采集这些参数所处的环境,设计了低功耗、性能稳定、采集精度高的数据采集单元。待数据采集完成后,需要将数据进行传输并处理。传输过程中采用通信频段为915Mhz的无线传感网络,并建立可靠的传输机制,设计了稳定传输的设备节点。数据汇聚完成后,通过GPRS(General Packet Radio Service)网络实现稳定和远距离传输,统一发送到监控中心进行处理。监控中心负责数据的处理,同时进行下发命令等操作。采集到的山洪数据通过山洪预报模型进行训练和学习,最终通过界面直观的显示出相应的信息。山洪预报模型采用改进后的增长和修剪型BP(Back-Propagation)网络,该网络通过流量先验分布和似然函数对山洪水流量数据进行分析,达到了超前预测效果。经过实际应用表明,本系统运行稳定,通过监控中心可以远程查看山区的信息。经过山洪预报模型的预测,准确的为防洪决策提供有力的信息,并提前做出预防,达到预警的效果。
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