原文服务方: 水科学进展       
摘要:
针对城市河网缺乏足够的实测资料和河网水动力学模型模拟速度慢的特点,提出将河网水动力学模型与遗传算法、神经网络方法结合,建立河网智能模型.模型中,利用河网水动力学模型提供神经网络所需的信息,遗传算法用于优化神经网络的初始权重.将该模型应用于上海市浦东新区河网中,智能模拟结果与经过实测资料验证的河网水动力学模型的模拟结果吻合较好,表明河网智能模型精度与水动力学模型接近.同时实时性较好,可用来预测河网水位变化特性,也为今后类似研究提供一种模拟技术.
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文献信息
篇名 河网水流智能模拟技术及应用
来源期刊 水科学进展 学科
关键词 河网 智能模型 人工神经网络 遗传算法 水动力学模型
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 232-237
页数 6页 分类号 TV131.2
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-6791.2008.02.012
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 唐洪武 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 114 1281 20.0 28.0
5 顾正华 浙江大学建筑工程学院 26 237 8.0 15.0
6 雷燕 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 8 54 5.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
河网
智能模型
人工神经网络
遗传算法
水动力学模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水科学进展
双月刊
1001-6791
32-1309/P
大16开
1990-01-01
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
0
总被引数(次)
89793
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导