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增大跌扩型底流消力池的突扩宽度和跌坎深度,可以有效降低消力池内临底流速和改善出池水流流态,一定程度上减小消力池长度.基于试验研究结果,应用BP神经网络理论,以突扩宽度、跌坎深度及测点距离作为模型输人参数,临底流速作为输出参数,建立BP神经网络预测模型.结果表明,所预测的临底流速模型参数试验值与预测值之间的平均相对误差＜10％,决定系数R2达到0.977 6,亦即基于智能算法的预测模型能够对水工模型试验研究形成很好补充.在此基础上,进一步给出了突扩宽度、跌坎深度变化和不同跌扩组合变化对消力池池长的影响.相对而言,增加突扩宽度对消力池长度减小的影响小于增加跌坎深度;同时增加突扩宽度和跌坎深度,能够更有效地降低消力池所需要的长度.