节点文献

河道洪水演算的径向基函数神经网络模型

Radial basis function-neural network model for channel flood routing

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 黄国如芮孝芳

【Author】 HUANG Guoru, RUI Xiaofang (College of Water Resources and Environment, Hohai Univ., Nanjing 210098, China)

【机构】 河海大学水资源环境学院河海大学水资源环境学院 江苏南京 210098江苏南京 210098

【摘要】 将径向基函数神经网络方法应用于河道洪水演算中,并利用最小二乘法来确定模型参数.结合河道洪水演算的具体方式,分别构建基于马斯京根方法和具有预见期的洪水演算方法的径向基函数神经网络模型.将该模型应用于两条天然河道的洪水演算中,计算结果表明,该模型运算快速,精度较高,具有较大的应用价值.

【Abstract】 The radial basis functionneural network method is applied to channel flood routing. In combination with the specific modes of channel flood routing, radial basis functionartificial neural network models, based on the Muskingum method and flood routing method with a forecast period, are developed, and the least square method is used to determine the parameters of the models. The models are applied to flood routing for two natural river channels, and the results show that the models have the characteristics of fast calculation, high precision, and high value of application.

【基金】 河海大学科技创新基金资助项目(2002409743)
  • 【文献出处】 河海大学学报(自然科学版) ,Journal of Hehai University (Natural Sciences ) , 编辑部邮箱 ,2003年06期
  • 【分类号】TV122
  • 【被引频次】35
  • 【下载频次】345
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络