搜索结果: 1-15 共查到“水利工程 神经网络”相关记录34条 . 查询时间(0.158 秒)
基于BP神经网络的场次洪水河道沙量预报
BP神经网络 沙量预测 场次洪水
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2015/9/17
针对日益严重的河流泥沙问题,掌握河流泥沙的影响因素和泥沙的变化过程是泥沙治理的关键。以神经网络
模型为基础,建立场次洪水沙量预报模型,对多沙河流的洪水挟沙量进行预报,并取得较好的预报效果。选择辽西
北多沙河流大凌河作为研究实例,首先将1984年-1998年间的29场历史实测洪水资料进行分析,得到影响下游沙量
的主要因素;然后,通过神经网络模型建立上游影响因素与下游沙量之间的关系;最后,选取其...
因工程条件限制或其他原因,部分闸首工程无法通过混凝土绝热温升试验来确定混凝土热学参数,因此提出基于BP神经网络的船闸闸首热学参数反分析方法。首先使用均匀设计理论构造热学参数组合,利用温度场三维有限元正分析得到闸首的计算温度样本训练网络;然后将实测温度值输入神经网络,对闸首混凝土多个热学特性参数进行同时反演;最后利用反分析后的热学参数进行温度场正分析,预测关键位置的温度时程曲线,并与实测温度时程曲线...
基于粗糙集和BP神经网络组合法的水资源承载力动态变化分析
水资源承载力 粗糙集 BP神经网络 厦门市
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2015/9/16
利用粗糙集约简冗余指标,将约简后的指标作为BP神经网络的输入,进而进行区域水资源承载力动态变化分析。以厦门市为例,在分析水资源现状及其影响因素的基础上,从水资源系统、经济系统、生态系统和社会系统四个方面,构建厦门市水资源承载力评价指标体系,评价厦门市2000年-2012年的水资源承载力状态。结果表明:2000年-2004年水资源承载力大多为/弱不可承载0,2005年-2010年为/弱承载0,即社会...
MATLAB神经网络在节制闸水位模拟中的应用
水位测报 节制闸 BP神经网络 模拟预测
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2013/11/26
苏南河网地区内河纵横交错，水流特性复杂，为克服节制闸水位自动测报中的误差，采取MATLAB人工神经网络模型方法进行水位模拟，以提高水位预报精度。介绍了MATLAB神经网络工具箱的应用方法，并以苏南某地3个典型节制闸水位测报为例，给出了网络模拟过程及结果。应用情况表明，模型模拟效果较好，其算法容易掌握，方便在基层业务工作中应用。
基于径向基神经网络的风电场无功补偿优化算法
风电并网 潮流计算 牛顿-拉夫逊法 径向基神经网络
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2014/5/19
针对风电场无功补偿容量计算工作量大、计算过程复杂的问题，提出了应用径向基神经网络优化风电场无功补偿容量计算的方法。首先建立了含风电场的电力系统潮流计算模型，以某风电场实际有功功率作为模型的输入，计算该风电场所需的无功补偿容量；以有功功率作为输入数据，以计算所得的无功补偿容量作为目标输出，建立径向基神经网络，并对该神经网络进行训练。用训练后的径向基神经网络代替潮流计算模型，对该风电场所需无功功率进行...
高效、精确的含水层参数求解方法一直是水文地质研究领域的重要研究内容之一。实践中通常利用非稳定流抽水试验资料通过配线法确定含水层参数，但是随着计算机应用的普及，已有人开发出几种在非稳定流试验条件下求解含水层水文地质参数的快速、精确的计算机智能优化算法。在此基础上本文尝试建立了云神经网络模型（Cloud Neural Net，CNN），并将其应用于石家庄市元氏县3个单孔非稳定流抽水试验，对承压含水层参...
基于神经网络的近地面气温遥感反演研究
近地面气温 BP神经网络 遥感反演 汉江上游流域
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2013/9/22
为了获取近地面气温的空间分布格局，鉴于遥感技术在获取地表时空分布信息方面所具有的优势，提出了利用BP神经网络进行遥感反演近地面日平均气温、日最高和最低气温的算法。采用汉江上游流域的气象站点观测数据和Landsat ETM+遥感图像进行了试验研究。研究结果表明，遥感反演近地面日平均气温和日最高气温时，单纯利用遥感信息或者地形信息，都不能得到精度最高的结果，只有把两者结合起来，才能准确地获取近地面气温...
基于人工神经网络的岩体结构面分组方法研究
神经网络 结构面分组 分组方法 岩体结构面模拟
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2013/9/23
结构面分组是进行岩体结构面模拟的重要环节，将人工神经网络技术运用于结构面的分组中，是一种新的尝试。介绍了运用SOFM神经网络进行结构面分组的方法，并结合工程实例，对其应用效果进行了探讨，指出运用该法虽能达到对结构面进行智能分组的效果，但最后仍需对结果进行人工判断，特别是对高倾角的分组效果不理想，有待进一步改进完善。
为了更准确地预测凌汛开河日期，提出用粒子群算法和BP神经网络相结合的粒子群神经网络模型。介绍了模型的设计和算法实现的流程。该模型通过粒子群算法对BP神经网络初始的权值和阈值进行优化，并以黄河内蒙段三湖河口站作为研究实例进行冰凌开河日期预测。结果表明，经粒子群优化后的BP神经网络预测精度比遗传神经网络和单一BP神经网络更高。
基于广义回归神经网络的无黏性土管涌判定研究
管涌 广义回归神经网络 无黏性土 流土
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2013/9/22
分析了现在广泛采用的判定管涌破坏手段的不足之处。在分析广义回归神经网络的基本原理和算法基础上，建立了无黏性土管涌判别的广义回归神经网络模型。以前人试验结果作为对比，采用特征粒径和孔隙率作为判别指标，对土样的渗透破坏形式进行判别。计算结果表明，该模型的管涌渗流破坏形式判定结果与前人试验结果完全一致，该方法为无黏性土管涌渗流破坏形式的判别提供了新的研究思路。
均匀沙床面动床阻力计算的人工神经网络模型
冲积河槽 动床阻力 人工神经网络(ANN) BP模型 累积误差逆传播算法
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2010/8/10
针对泥沙运动数据含有噪音且样本数据较多的特点，提出采用人工神经网络(ANN)BP模型批学习的训练方法可有效地缩短计算时间、提高训练精度。建立了由能坡、无因次单宽流量和无因次泥沙粒径等3个参数预测水深的结构为3-33-1的冲积河槽动床阻力BP模型。预测结果与实测资料比较表明这个人工神经网络模型的预测精度较高，同时这个模型与21个动床阻力公式的比较表明人工神经网络模型要比传统的回归模型精度高。
神经网络算法在南水北调冰期输水中的应用
南水北调 中线工程 冰期输水 BP神经网络 Levenberg Marquart算法 气温稳定转负日期 预报 二十四节气
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2010/8/11
通过分析南水北调沿线气候和气温特点，用LevenbergMarquart算法改进传统BP神经网络算法进行气温稳定转负日期的预报。把该模型应用到南水北调沿线新乡、安阳、邢台和石家庄2003—2006年气温稳定转负日期预报中，取得良好效果。立冬日作为气温转负日期统计的基准点，提高了预报精度，说明中国传统二十四节气对于冰情预报及其它同气温和气候相关的预报有重要的参考价值。
RBF神经网络在平顶山市地表水评价中的应用
RBF神经网络 平顶山市 地表水 环境质量评价
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2009/6/22
为准确和客观地评价地表水环境质量状况，运用MATLAB软件中的神经网络工具箱，结合K均值聚类方法建立径向基函数网络，对平顶山市2004年市控5个地表水断面进行了环境质量评价。在评价前根据平顶山市的实际情况对训练样本范围进行更改，将训练和测试样本进行归一化处理，同时利用RAND函数对训练样本进行插值保证神经网络充分学习。结果发现，K均值聚类法能快速准确地确定网络中心，用建立的径向基函数网络进行地表...