【摘 要】
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因受下游岷江、横江涨水顶托的影响,向家坝水库出库流量与下游水位的关系较为复杂,对水文计算结果和水库调度决策产生了直接影响。以2014年7月~2015年9月向家坝水库下游水位
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因受下游岷江、横江涨水顶托的影响,向家坝水库出库流量与下游水位的关系较为复杂,对水文计算结果和水库调度决策产生了直接影响。以2014年7月~2015年9月向家坝水库下游水位、出库流量、横江水文站和高场水文站流量为研究数据,利用顶托法和BP神经网络模型对横江、岷江的顶托影响进行了分析。结果表明,BP神经网络法检验期最大误差0.32 m,平均误差0.11 m;顶托法最大误差0.74 m,平均误差0.40 m;顶托量大于1m时,BP神经网络法平均误差0.09 m,顶托法平均误差0.42 m。BP神经网络模型计算精度较高,尤其是在顶托量较大时计算结果较好,可用于生产实际。
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