【摘 要】
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糙率是明渠水力计算的各项影响因素中最重要的参数.运用BP神经网络的方法,结合其在结构上的稳定性及在处理非线性数据上的优势,以矩形人工加糙明渠为研究对象,建立预测模型研究其各水力要素与糙率间的复杂非线性关系.根据前期的试验研究成果,选择绝对粗糙度△、底坡 i、弗劳德数Fr、流量Q作为主要影响因素对糙率进行神经网络建模及预测,并将预测结果与径向基(RBF)神经网络及偏最小二乘及最小二乘支持向量机(PLS-LSSVM)进行对比.研究结果表明,基于L-M算法的BP神经网络糙率预测模型的平均绝对百分比误差为0.51
【机 构】
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新疆农业大学水利与土木工程学院,新疆乌鲁木齐830052;新疆农业大学新疆水利工程安全与水灾害防治实验室,新疆乌鲁木齐 830052
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糙率是明渠水力计算的各项影响因素中最重要的参数.运用BP神经网络的方法,结合其在结构上的稳定性及在处理非线性数据上的优势,以矩形人工加糙明渠为研究对象,建立预测模型研究其各水力要素与糙率间的复杂非线性关系.根据前期的试验研究成果,选择绝对粗糙度△、底坡 i、弗劳德数Fr、流量Q作为主要影响因素对糙率进行神经网络建模及预测,并将预测结果与径向基(RBF)神经网络及偏最小二乘及最小二乘支持向量机(PLS-LSSVM)进行对比.研究结果表明,基于L-M算法的BP神经网络糙率预测模型的平均绝对百分比误差为0.51％,均方根误差为8.15×10-5,精度优于其他预测模型,说明BP神经网络可有效预测矩形人工加糙明渠的糙率.
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