【摘 要】
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判定冲积河流床面形态的经验与图形分析方法较多,但一般只使用水流和泥沙参数中的2个参数,其判别效果不甚理想.为克服传统分析方法的局限性,在分析冲积河流床面形态影响因子
【机 构】
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长江科学院,长江水利委员会,山东省水利勘测设计院
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判定冲积河流床面形态的经验与图形分析方法较多,但一般只使用水流和泥沙参数中的2个参数,其判别效果不甚理想.为克服传统分析方法的局限性,在分析冲积河流床面形态影响因子的基础上,建立了非线性映射能力强的概率神经网络床面形态预测模型.实例分析表明,该模型能反映冲积河流复杂因素及其变化对床面形态的影响,较好地实现输入与输出的非线性映射,其预测效果较好,为床面形态的预测提供了一种新的方法.
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