改进的径向基神经网络模型在水库异重流泥沙淤积量模拟中的应用

文章结合径向基神经网络模型对辽宁中部某水库的异重流泥沙淤积进行模拟。研究结果表明:改进的径向基神经网络模型结合梯度快速下降法对模型进行最优求解,模型收敛和求解精度得到较为明显的改善。在水库异重流泥沙淤积模拟中,相比于传统模型,模型收敛率提高29%,年汛期时间尺度水库泥沙淤积模拟误差分别减少17.1%和11.9%,但在非汛期由于水库异重流泥沙淤积影响要素较多,模拟误差改善较小。研究方法可解决水库异重流泥沙淤积量预测的精度问题。