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| 基于径向基函数神经网络的河网洪水泥沙预报 |
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耿艳芬1,王志力2
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1. 东南大学,交通学院,江苏,南京,210096
2. 南京水利科学研究院,水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏,南京,210029
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| 摘要: |
| 由于水沙作用机理和演进规律以及河道形态变化的复杂性,泥沙预报一直是洪水预报的难点.本文将径向基函数神经网络方法应用于复杂河网洪水水沙预报中,并采用k- 均值聚类算法确定径向基函数的中心,采用最小二乘法求解权值.在探讨建立预报模型基本方法的基础上,分别建立了具有2个预报期和3个预报期的珠江三角洲河网洪水水沙预报模型.计算结果表明,该方法能够较好地识别洪水水沙的演进规律,预测结果与实测结果吻合较好,运算速度快、简便易行且预报精度较高. |
| 关键词: 径向基函数 神经网络 洪水水沙预报 最小二乘法 径向基函数神经网络 洪水泥沙 预报精度 radial basis function based system river forecast flood 运算速度 实测结果 预测结果 识别 计算 预报模型 珠江三角洲河网 网络方法 模型基 权值 求解 |
| DOI： |
| 分类号:TP183 P338 |
| 基金项目:国家重点实验室基金 |
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| Sediment and flood forecast for river system based on radial basis function |
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GENG Yan-fen1,WANG Zhi-li2
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| Abstract: |
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| Key words: |
