BP人工神经网络模型在红外线法测量含沙量中的应用研究

• 作者: 李勇涛 李立新 焦宝明
• 来源期刊: 水利科学与寒区工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 泥沙含量 红外线
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 分类号: P332.5
• 字数: 2727字
• 语种: 中文

摘要

为消除泥沙粒径和泥沙亮度在红外线法测量含沙量中的干扰,建立可用于红外泥沙测量的数学模型,采用BP人工神经网络方法,将红外泥沙测量传感器输出的散射光强度值、泥沙粒径因子和泥沙亮度值作为网络的输入,对应的泥沙含量值作为网络输出,通过对网络进行训练建立测量泥沙含量的人工神经网络模型.结果表明:神经网络模型对四种不同粒度泥沙样本含沙量的测量误差均小于20.0％,当含沙量在150～275 kg/m3时,测量误差在8.0％ 以内.该方法可以有效消除泥沙粒径因子和泥沙亮度因子的影响,显著提高含沙量测量结果的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李立新		38	96	4.0	9.0
2	焦宝明		4	7	2.0	2.0
3	李勇涛		3	7	2.0	2.0