【摘 要】
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人工神经网络具有很好的分布存储和容错性,适合解决非线性问题.在分析了汛期、非汛期水库泥沙冲淤影响因子的基础上,利用改进的BP网络模型对水库泥沙冲淤量进行计算.网络训练
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人工神经网络具有很好的分布存储和容错性,适合解决非线性问题.在分析了汛期、非汛期水库泥沙冲淤影响因子的基础上,利用改进的BP网络模型对水库泥沙冲淤量进行计算.网络训练时,非汛期采用动量法和学习律自适应调整策略,拟合误差较小,平均相对误差约为0.10;汛期采用Levenberg-Marquardt优化方法,由于非线性关系复杂及人为因素多,误差相对较大.利用该模型预测不同水库运行条件下泥沙淤积量,计算量小,使用方便.
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