10.3969/j.issn.0559-9342.2021.06.010
基于BP神经网络模拟闸坝下游冲刷坑空间分布
闸坝下游河床的冲刷是一个复杂的非线性系统,现有的计算方法无法得到冲刷坑的空间分布.基于BP神经网络,利用某个试验工况冲刷坑的空间坐标信息训练网络,建立其他工况闸坝下游冲刷坑的插值和预测模型,此法可精准地识别出表现优异的神经网络.将BP神经网络在特征断面的插值结果与反距离加权、克里金、局部多项式插值法的插值结果对比,分析预测值和实测值的最低点差值、均方根误差和相关系数.结果表明,BP神经网络在冲刷上游段和过渡段的插值结果明显优于其他3种插值方法且能较好地预测冲刷坑发展,可利用该方法结合BP神经网络模拟闸坝下游冲刷坑的空间分布特性.
冲刷坑、BP神经网络、空间分布、插值、预测
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TV143(水利工程基础科学)
国家自然科学基金51879178
2021-06-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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