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宽级配非均匀沙最大起动粒径dcmax和推移质总输沙率的推求是刻画非均匀沙推移质输移规律的两个重要指标，也是研究非均匀沙运动规律的核心课题之一。人工神经网络是对生物神经系统的近似模拟，是把生物原型通过理论研究抽象成为具有某种特定算法的网络模型。它由大量简单的基本元件——神经元（Neuron）相互连接而成的自适应非线性动态系统。 对于dcmax的推求，在本质上还是泥沙的起动问题，因为寻求某种床沙条件下某级泥沙的起动条件（如起动流速、起动切应力、起动功率）和寻求某种水流和床沙条件下的起动粒径是同一问题的两个方面而已；而对于推移质总输沙率推求也和泥沙起动问题中的起动标准选择紧密相关。故本文在回顾并总结泥沙输移研究成果的基础上，指出大多数泥沙起动公式和输沙率公式的推求是采用传统回归模型，即先根据输沙理论定出计算公式，再用实测资料或试验数据率定公式系数。笔者采用的途径则是根据人工神经网络理论，利用VB开发出界面友好、基于改进BP算法的多输入单输出三层神经网络生成器软件，并采用该生成器建模，对平衡输沙状态下的水槽输沙试验的dcmax和总输沙率进行预测计算。 本文的主要内容包括： 泥沙输移理论部分：对前人的相关泥沙起动输移研究结果总结性的回顾，分析了采用最小二乘法的传统回归模型在泥沙起动公式和输沙率公式处理中的四川大学硕士学位论文人工神经网络理论及其在泥沙科学中的应用研究优点和缺点:收集并整理了两组平衡状态下的输沙试验资料。 神经网络理论及应用研究部分: 算法研究—对各种网络模型算法作出比较后，采用一种基于传统BP算法的改进算法，即在计算过程中引入动量项a项以利用上一步学习结果，加快了传统BP算法的学习速度。 改进BP算法实现—设计出基于改进BP算法的三层神经网络单输出通用生成器软件。生成器功能是:网络结构中的第一、二层神经元个数和训练参数中的学习速率粉，动量因子a和期望误差值:可由用户在一定范围内自定义;各层的权值、阀值、网络初始样本值及教师值可在友好的界面下输入、修改。 改进BP算法在泥沙科学中的应用研究—将收集整理后的两次水槽试验实测资料作为数据来源，利用生成器生成网络对水槽平衡输沙试验中的最大起动粒径和总输沙率进行预测。最后从泥沙起动输移理论和神经网络理论的综合角度，分析比较网络预测值和实测值、传统模型回归计算值。 本文的研究结论:对于平衡状态下的宽级配非均匀沙水槽输沙试验中d‘max的推求，采用生成器的网络预测值比传统回归模型计算值更能逼近实测值;对于平衡状态下的水槽输沙试验中总输沙率的推求，也和实测值符合较好。基于改进BP算法的多输入单输出三层神经网络生成器是一个通用型工具软件，可以作为泥沙基础理论研究的一个辅助性工具。