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摘要:
运用C#编程语言实现了SWMM模型参数的自动提取,通过创建BP-人工神经网络实现了节点水深值与模型参数值之间的非线性拟合,基于模型参数率定的思路提出了一种排水管道泥沙淤积深度的估算方法,并且以G市某雨水排水系统为例,采用4场降雨数据对模型进行了校核与验证.结果 表明,通过两场降雨数据的验证,对于管径为1.2~1.8m的管道,淤积深度预测值与实测值之间的绝对误差均在4 cm以内;模拟结果和实测数据的水深峰现时间偏差均低于实测数据历时的5%,峰值的数值偏差均在3%以内;场次3和场次4两场降雨4个监测点的水深预测值与实测值的平均相对误差分别为3.35%、2.98%,2.75%、2.51%,7.39%、6.77%,5.53%、8.15%,说明该方法能够对排水管道淤积情况进行有效预测.
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文献信息
篇名 排水管道泥沙淤积深度估算方法研究
来源期刊 中国给水排水 学科 工学
关键词 泥沙淤积深度 排水管道 雨洪管理模型 参数率定 C#编程语言 人工神经网络
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 城市雨水管理
研究方向 页码范围 117-122
页数 6页 分类号 TU992
字数 语种 中文
DOI
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 吴慧英 26 207 8.0 14.0
2 邹新军 69 901 19.0 28.0
3 江凯兵 1 0 0.0 0.0
4 李天兵 1 0 0.0 0.0
5 钟英强 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
泥沙淤积深度
排水管道
雨洪管理模型
参数率定
C#编程语言
人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国给水排水
半月刊
1000-4602
12-1073/TU
大16开
天津市和平区新兴路52号都市花园大厦21层
6-86
1985
chi
出版文献量(篇)
13949
总下载数(次)
39
总被引数(次)
168350
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