BP神经网络预测河湾最大冲刷深度

• 作者: 凌建明 崔伯恩 林小平 赵鸿铎
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 河湾冲刷 神经网络 BP(前馈)模型 冲刷深度
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 交通运输工程
• 页码范围: 1040-1044
• 页数: 5页
• 分类号: U216
• 字数: 2687字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-374X.2006.08.010

摘要

影响河湾凹岸最大冲刷深度的因素众多,而且这些因素的关系是非线性的.实现河湾最大冲刷深度预测的实质是建立一个非线性映射.实现这种映射的传统途径是在室内试验的基础上,采用量纲分析和多元回归的方式建立经验公式.根据BP(前馈)神经网络模型能逼近任何闭区间的连续函数的性质,在室内试验的基础上,尝试采用人工神经网络模型对河湾冲刷深度进行预测,并与经验公式的计算结果进行了比较.结果显示,BP神经网络能够更为准确地对河湾最大冲刷深度做出预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	凌建明	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	219	3424	33.0	48.0
2	林小平	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	19	240	9.0	15.0
3	赵鸿铎	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	80	779	15.0	25.0
4	崔伯恩	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	5	92	5.0	5.0