基于BP神经网络的河道断面变形预测模型

来源 :水利学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dantezb

【摘要】

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采用"试错法",以及通过建立网络训练学习过程与网络特征参数之间的反馈机制,对BP神经网络隐含层单元数和特征参数进行优化选择.在此基础上,以河段水沙条件、水流主流位置及河

【作者】

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张小峰谈广鸣许全喜石国钰

【机构】

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武汉大学水利水电学院,武汉大学水利水电学院,长江水利委员会水文局

【出处】

：

水利学报

【发表日期】

：

2002年11期

【关键词】

：

BP神经网络河道断面变形预测模型 deformation of river cross section BP neural networks model

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采用"试错法",以及通过建立网络训练学习过程与网络特征参数之间的反馈机制,对BP神经网络隐含层单元数和特征参数进行优化选择.在此基础上,以河段水沙条件、水流主流位置及河道边界条件为输入向量,河道断面高程或冲淤变形为输出向量,建立了基于BP神经网络的河道断面变形预测模型.经长江中游马家咀河段实测资料验证,模型能准确模拟和预测该河段各断面的冲淤变化过程.

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