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基于GA-BP神经网络的明渠流速测点优化研究

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灌区渠道流量计量大都以流速仪法测量为主,渠道断面布设较多数量的流速仪可有效保证测流精度,但也提高了测流难度.以太园泵站某段供水明渠为研究对象,基于多测线、多测点流速仪实测数据,将断面流量设定为输出、不同位置测点流速作为输入,对GA-BP神经网络模型进行训练,并将验证结果与流速面积法计算结果进行对比.结果表明,GA-BP神经网络仅需 4 个特定位置处测点流速可得到满足精度的计算结果,实现对明渠测点数量的优化,保证测流精度并为相关模型在渠道测流的应用提供新思路.
Optimization of Open Channel Flow Velocity Measuring Point Based on GA-BP Neural Network

current meter methodGA-BP neural networkmeasuring point number optimizationchannel measurement

王宝贺、苏沛兰、吴建华、张玉胜、吴鑫昊

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太原理工大学 水利科学与工程学院,山西 太原 030024

流速仪法 GA-BP神经网络 测点数量优化 渠道测流

山西省基础研究计划(自由探索类)面上项目江西省水利厅科技项目运城市科技计划(2022)

20210302123169202022YBKT09YCKJ2022059

2023

10.3969/j.issn.1000-1379.2023.12.021

人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
年,卷(期)：2023.45(12)
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