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采用"试错法",以及通过建立网络训练学习过程与网络特征参数之间的反馈机制,对BP神经网络隐含层单元数和特征参数进行优化选择.在此基础上,以河段水沙条件、水流主流位置及河道边界条件为输入向量,河道断面高程或冲淤变形为输出向量,建立了基于BP神经网络的河道断面变形预测模型.经长江中游马家咀河段实测资料验证,模型能准确模拟和预测该河段各断面的冲淤变化过程.