基于神经网络的支流入汇对干流水位变化影响研究

• 作者: 侯志强 陈一梅
• 来源期刊: 水科学与工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 干流 支流入汇 水位
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 12-14
• 页数: 3页
• 分类号: TV147
• 字数: 2237字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9900.2007.01.005

摘要

研究支流入汇对干流航道水位影响规律,对分析航道流态、水深变化及上、下游航运枢纽调水原则等都具有重要意义.支流入汇对干流航道水位影响是一个非线性动力学过程.以牡丹江入汇松花江为例,借助神经网络处理非线性问题的优势,在天然实测水文资料分析的基础上,建立了预测河口地区航道的BP数学模型.运用物理模型实测水文资料对BP网络模型进行学习和训练,并用训练好的模型对干流水位进行预测,计算结果表明:模型预测结果与实测值吻合良好.这为研究支流入汇对干流影响提供了新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈一梅	东南大学交通学院	51	425	13.0	18.0
2	侯志强	东南大学交通学院	2	31	2.0	2.0