检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室,北京100084
出 处:《泥沙研究》2011年第1期8-14,共7页Journal of Sediment Research
基 金:清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室自主研究课题(2008-ZY-3);水利部"948"项目(200833)资助
摘 要:本文针对黄河下游1950-1985年298场历史洪水实测资料进行了统计分析,分析出了影响场次洪水冲淤量的主要因素,利用BP神经网络建立了各影响因素与下游河道冲淤量的关系模型,并对模型进行了验证,结果表明:计算值与实测值吻合较好,计算精度较高,可以用来对场次洪水冲淤量进行预报,计算方法较传统方法简便。In this paper the data from the 298 flood events during the period of 1950-1985 are analyzed using statistical method.The related factors of the volume of scour /deposition during a separate flood are obtained and the model is built by BP neural network.The volume of scour /deposition is calculated and predicted by this model.The results of BP neural network are in good agreement with the observed values and the average errors of calculation and prediction are quite small.So this model can be used to estimate the volume of scour / deposition durring a separate flood and the calculation is more convenient than traditional methods.
分 类 号:TV122[水利工程—水文学及水资源]
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