文件名称：基于人工神经网络的挑流冲刷预报 (2003年)
文件大小：392KB
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更新时间：2024-06-04 06:40:40
自然科学 论文
挑流冲刷的深度直接关系到大坝的安全,是泄洪消能工设计的首要依据。为此以 200多组原型观测资料为依据,建立了旨在预测冲坑深度的改进向后传播 (BP)神经网络模型和广义回归神经网络(GRNN)模型,并对影响 BP模型精度的网络拓扑结构、数据处理方式以及网络学习算法进行了分析。利用这两种模型对 10个工程的冲坑深度进行了预报,并与传统预报公式的计算结果作了比较。结果表明:这两种模型都能比较准确地对冲刷进行预报,并各自在一定范围内占优;如果将二者联合使用,则预测结果明显优于传统公式。