基于人工神经网络的洪水推流计算方法

天然河道洪水期的水位流量关系，因受洪水涨落率和回水预托等多种因素的综合影响，一般为复杂的非线性绳套曲线。洪水流量过程资料往往依赖大量实测流量资料，根据人脑的定性判断和经验手工绘制水位（或时间）与流量的时序型曲线后由水位过程（或时间）内插求得。本文运用人工神经网络反向传播ＢＰ模型，引入与流量变化密切相关的水位、涨落率、落差等因子建立多因素相关的人工神经网络推流模型。