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摘要:
在北方高寒地区的天然河道,开河期冰坝形成和导致凌汛的机理复杂,目前的冰水动力学模型难以模拟和预报其发生、发展和溃决的过程,可用的冰坝预报多采用传统的统计学方法和经验判别式法,为应对严重的防凌形势,迫切需要找到冰坝预报的新方法.本文在对开河期冰坝成因及机理研究的基础上,建立了基于神经网络理论的冰坝预报模型,并将其应用到黑龙江上游凌汛灾害频发的漠河江段冰坝预报中.通过神经网络聚类法预报冰坝是否发生,神经网络聚类法预报精度为85%,高于传统统计学的几率分析法62%的预报精度.通过预报开河日期实现了对冰坝发生时间的预报,开河日期预报平均预见期为10天,最大误差2天,预报合格率100%.该模型提前准确预报2017年黑龙江漠河江段开河冰坝发生情况.及时、准确的冰坝预报能为提前制订主动防凌方案和采取必要防凌措施提供重要的依据.
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文献信息
篇名 基于神经网络理论的开河期冰坝预报研究
来源期刊 水利学报 学科 工学
关键词 河冰 开河 冰坝 预报 神经网络 聚类法
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1355-1362
页数 8页 分类号 TV875
字数 5080字 语种 中文
DOI 10.13243/j.cnki.slxb.20170121
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 刘文斌 27 46 3.0 6.0
2 郭新蕾 中国水利水电科学研究院流域水循环与调控国家重点实验室 60 358 10.0 14.0
3 刘之平 中国水利水电科学研究院流域水循环与调控国家重点实验室 45 693 14.0 25.0
4 王涛 中国水利水电科学研究院流域水循环与调控国家重点实验室 76 324 10.0 16.0
5 付辉 中国水利水电科学研究院流域水循环与调控国家重点实验室 39 254 9.0 13.0
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