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摘要:
由于水沙作用机制和演进规律的复杂性,以及河道形态变化等因素,多泥沙洪水预报一直是洪水预报的难点,对高含沙洪水快速、准确的预报是多年来国内外专家十分关注的课题.作者采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法,探讨了建立智能预报模型的基本方法,进一步对如何提高预报精度的问题进行了研究,并结合黄河洪水预报实例检验了神经网络模型的可行性.检验结果表明,该方法能够较好地识别多泥沙洪水的演进规律,对水位、流量和含沙量都能进行合理预报.
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文献信息
篇名 人工神经网络与遗传算法在多泥沙洪水预报中的应用
来源期刊 泥沙研究 学科 地球科学
关键词 人工神经网络 遗传算法 多泥沙洪水预报 多泥沙洪水预报精度
年,卷(期) 2003,(2) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 7-13
页数 7页 分类号 P338
字数 4787字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0468-155X.2003.02.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘寒冰 吉林大学交通学院 99 1096 19.0 29.0
2 李鸿雁 北京理工大学管理与经济学院 8 238 5.0 8.0
3 翟宜峰 大连理工大学水利土木学院 5 212 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
遗传算法
多泥沙洪水预报
多泥沙洪水预报精度
研究起点
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泥沙研究
双月刊
0468-155X
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大16开
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