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人工神经网络与遗传算法在多泥沙洪水预报中的应用

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由于水沙作用机制和演进规律的复杂性,以及河道形态变化等因素,多泥沙洪水预报一直是洪水预报的难点,对高含沙洪水快速、准确的预报是多年来国内外专家十分关注的课题.作者采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法,探讨了建立智能预报模型的基本方法,进一步对如何提高预报精度的问题进行了研究,并结合黄河洪水预报实例检验了神经网络模型的可行性.检验结果表明,该方法能够较好地识别多泥沙洪水的演进规律,对水位、流量和含沙量都能进行合理预报.
Application of Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms on Silt-Laden Flood Forecasting

翟宜峰、李鸿雁、刘寒冰

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大连理工大学,水利土木学院,辽宁,大连,116023

北京理工大学,管理与经济学院,北京,100081

吉林大学,交通学院,吉林,长春,130025

人工神经网络 遗传算法 多泥沙洪水预报 多泥沙洪水预报精度

2003

泥沙研究
中国水利学会

泥沙研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.817
ISSN：0468-155X
年,卷(期)：2003.(2)
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