速度—高度—神经网络优化算法在水库用水计量中的应用

• 作者: 史志弘 尹宇鹤 李文 郭文光
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 大口径 非满管 神经网络算法 超声波 水库用水计量
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 水文水资源与环境
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TV214
• 语种: 中文

摘要

针对大口径非满圆型管超声波流量计量中存在精度差的问题,基于现有理论算法,提出了一种速度—高度—神经网络优化算法.首先通过多声路超声波流量计测量出圆形管道各层声路上的流速,然后通过液位计测得非满圆形管流态下的液位高度,再采用神经网络算法建立一个三层的BP神经网络,结合测得的流速、高度信息,计算出当前的流量,同时还通过高斯—雅可比数值算法确定了声路的数目及高度.仿真结果表明,该算法提高了大口径非满圆形管工况下用水测量精度.