【摘 要】
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本文以国内大坝风险管理现状为背景,借鉴国内外有关的研究方法途径和前人研究成果,对水库防洪安全设计和运行中的不确定因素做了比较详细的分析;利用神经网络强大的非线性拟
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本文以国内大坝风险管理现状为背景,借鉴国内外有关的研究方法途径和前人研究成果,对水库防洪安全设计和运行中的不确定因素做了比较详细的分析;利用神经网络强大的非线性拟合能力,构建了模拟水库调洪运行方式的BP神经网络模型:通过对洪水各因素的随机调整和组合,计算出了相应的坝前最高水位,并采用最大熵方法对坝前最高水位的分布进行拟合,得出了坝前最高水位的概率特征;在此基础上,进一步求得了大坝漫坝风险率,为大坝漫坝风险分析提供了一种可行的思路与方法。与传统方法相比,本方法最大程度的减少了主观假设。经实例,验证了该方法的有效性和可行性。
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