【摘 要】
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通过室内人工模拟降雨试验,根据45、90、130 mm/h降雨强度下20°裸地坡面的坡面流阻力系数变化特征,以模拟降雨强度、坡面流流速、坡面流水深、坡面糙率为输入变量,坡面
【机 构】
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黄河水利科学研究院水利部黄土高原水土流失过程与控制重点实验室,中国水土保持杂志社
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通过室内人工模拟降雨试验,根据45、90、130 mm/h降雨强度下20°裸地坡面的坡面流阻力系数变化特征,以模拟降雨强度、坡面流流速、坡面流水深、坡面糙率为输入变量,坡面阻力系数为输出变量,建立了基于BP神经网络的坡面流阻力系数模型,采用遗传算法进行模型参数寻优,使用AdaBoost算法对所建模型进行优化。结果表明：BP神经网络模型能够用于坡面流阻力系数的计算,AdaBoost优化后的模型对测试集的平均预测误差为8.94%,比未优化模型的平均预测误差减小了8.96个百分点,模拟预测精度显著提高
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