基于BP神经网络的调水工程调蓄水位预测模型

• 作者: 孙博闻 张岩 闫晨丹 高学平
• 来源期刊: 南水北调与水利科技
• 学科: 工学
• 关键词: 调水方案 泵前水位 耦合模型 BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 分类号: TV131.2
• 字数: 6324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13476/j.cnki.nsbdqk.20180002

摘要

在调水工程中,如果泵站站前水位过低,会危及泵站安全,如果水位过高,会危及周边安全,因此探寻调水工程中河渠湖库水位变化显得尤为重要.以南水北调东线山东段南四湖为研究区域,寻求不同起调水位、出入流量、泵站开启时间差的调水方案下泵前水位变化规律.先利用耦合模型对不同的调水方案进行数值模拟,然后选取23组调水方案及其数值模拟所得的泵前水位作为样本训练BP神经网络,建立BP神经网络调蓄水位预测模型并进行验证,最后利用预测模型对不同调水方案进行泵前水位预测.结果表明,BP神经网络预测模型具有很强的预测能力,预测模型结果与耦合模型结果泵前水位基本吻合,水深相对误差小于9.15%,而模型计算效率提升96.67%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高学平	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	139	1544	19.0	31.0
2	张岩	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	29	260	9.0	15.0
3	孙博闻	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	24	80	5.0	8.0
4	闫晨丹	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	4	5	1.0	2.0