基于数据挖掘的河网糙率直接反演方法

• 作者: 张土乔 张潮 毛根海 程伟平
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水力学 河网 糙率 直接反演 BP神经网络 Bayesian方法
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 分类号: TV143.5
• 语种: 中文

摘要

糙率是河网水力计算中的重要参数,目前多采用优化方法反演求得.基于数据挖掘的思想,本文提出一种新的河网糙率直接反演方法.该方法以河段测量值为输入,糙率为输出,应用BP神经网络进行直接反演.在一个9河段组成的河网算例中,运用这种方法得到的各河段反演糙率最大误差不超过1.5%,并用Bayesian方法对反演结果的唯一性和最优性进行了评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张土乔	浙江大学建筑工程学院	165	3540	33.0	52.0
2	程伟平	浙江大学建筑工程学院	43	476	13.0	20.0
3	毛根海	浙江大学建筑工程学院	63	1132	19.0	31.0
4	张潮	浙江大学建筑工程学院	5	22	3.0	4.0