基于RBF神经网络的黄河含沙量测量数据融合研究

• 作者: 刘明堂 刘雪梅 张成才 李黎 江恩惠 田壮壮
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 含沙量测量 电容式差压法 数据融合 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 泥沙研究
• 页码范围: 126-130
• 页数: 5页
• 分类号: TV149.1
• 字数: 2614字
• 语种: 中文

摘要

针对黄河含沙量高、泥沙时空分布不均和环境变化显著等特点,提出了采用电容式差压法来测量黄河含沙量,建立了基于RBF神经网络的含沙量测量的数学模型.将含沙量信息值与温度、深度和流速值作为RBF网络的输入,进行含沙量测量的反演和误差分析.试验结果表明,基于RBF的数据融合方法能够有效地消除环境影响,提高系统测量的精度和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘明堂	郑州大学水利与环境学院	24	37	4.0	5.0
3	李黎	黄河水利科学研究院水利部黄河泥沙重点实验室	11	53	5.0	7.0
4	江恩惠	黄河水利科学研究院水利部黄河泥沙重点实验室	82	463	11.0	17.0
5	刘雪梅	华北水利水电大学信息工程学院	51	186	7.0	12.0
6	张成才	郑州大学水利与环境学院	81	759	16.0	23.0
7	田壮壮	华北水利水电大学信息工程学院	3	8	1.0	2.0