基于神经网络的河道浅滩演变预测模型

作     者：陈一梅 徐造林 

作者机构：东南大学交通学院江苏南京210096 东南大学计算机系江苏南京210096 

基　　金：交通部优秀专业人才基金资助 (2 0 0 1 672 10 0 5 0 0 2 ) 

出 版 物：《水利学报》 (Journal of Hydraulic Engineering)

年 卷 期：2002年第33卷第8期

页      码：68-72页

摘      要：河道浅滩演变是一个复杂的非线性动力学过程 ,作者借助神经网络处理非线性问题的优势 ,在分析影响河道浅滩演变因素的基础上 ,建立了预测河道浅淮演变的BP网络模型 ,并对模型中的输入因子和样本的提取进行了探讨。以闽江竹岐至侯官河段为实例 ,用“试探法”给出了BP网络模型的建模方案 ,用正交设计原理选取相应的训练样本集 ,利用该样本集对网络进行学习和训练 ,并用训练好的BP网络模型预测浅滩上年内最小水深和年平均淤积厚度。计算结果表明 :模型预测结果与实际值吻合良好。

主 题 词：神经网络 河道 浅滩演变 预测模型 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 0815[工学-矿业类] 081502[081502] 0802[工学-机械学] 0801[工学-力学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:0559-9350.2002.08.012

馆 藏 号：203367040...