基于BP神经网络的淤地坝次降雨泥沙淤积预测
2007-09-25分类号:TV14
【部门】西安理工大学水利水电学院 西安理工大学水利水电学院 黄河水利科学研究院水土保持研究所 西安理工大学水利水电学院 陕西西安710048 郑州大学环境与水利学院 河南郑州450002 陕西西安710048 河南郑州450003 陕西西安710048
【摘要】为了探求淤地坝在次降雨情况下的泥沙淤积量,以黄土高原丘陵区花梁坝实测数据为例,引用3层前馈型BP网络建模方法,对侵蚀性降雨条件下淤地坝泥沙淤积量进行了研究。在模型输入层变量分别为最大30min降雨强度(mm/min)、降雨总量(mm)、平均降雨强度(mm/min)和降雨侵蚀力(mm2.min),输出层变量为淤地坝泥沙淤积量,根据降雨资料和淤积信息对应关系所计算的实际资料,对网络进行了训练,并运用训练后的网络进行模拟和预测。结果表明,BP网络的绝对拟合误差和相对拟合误差均较低,绝对拟合误差最大为-0.0061万t,相对拟合误差最大为-1.2946%。同时,BP网络还具有较高的预测精度,泥沙淤积预...
【关键词】淤地坝 泥沙淤积量 BP神经网络 花梁坝
【基金】国家自然科学基金项目(50479066)
【所属期刊栏目】西北农林科技大学学报(自然科学版)
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