【摘 要】
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为提高水库泥沙含量预测的精度,综合考虑水温、水深、流速等因素对预测精度的影响,构建基于BP算法的含沙量预测模型.首先,选用实测的水温、水深、流速数据作为样本数据进行BP
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为提高水库泥沙含量预测的精度,综合考虑水温、水深、流速等因素对预测精度的影响,构建基于BP算法的含沙量预测模型.首先,选用实测的水温、水深、流速数据作为样本数据进行BP神经网络的训练,通过设置预测误差实现对预测模型的约束,完成了含沙量预测模型的构建.当需要进行含沙量预测时,则将测试数据导入到训练好的预测模型中得到含沙量的预测值。仿真结果表明,此含沙量预测模型获得的含沙量值与实测值之间的误差小,预测精度达到了预期目标.
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