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基岩平衡冲刷深度预报的神经网络模型
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摘要
采用基于拟牛顿算法快速优化修正BP神经网络算法,构建人工神经网络模型,来研究基岩平衡冲刷深度与单宽流量、上下游水位差及基岩抗冲能力等因素之间的复杂映射关系。以国内已建若干挑流工程冲刷深度的实测资料为模型的学习训练样本,对冲刷深度进行了预报,结果表明,该法具有较高的预报精度,利用此神经网络模型对冲刷深度进行预报是完全可行的。
作者
焦爱萍
何江
机构地区
北京航空航天大学
北京交通大学
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2007年第6期55-56,共2页
Yellow River
基金
国家优秀博士论文基金资助项目(200043)
关键词
BP神经网络
基岩
冲刷深度
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TV143 [水利工程—水力学及河流动力学]
引文网络
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人民黄河
2007年 第6期
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