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批准号 |
50279035 |
项目名称 |
河道冲淤变形神经网络预测方法研究 |
项目类别 |
面上项目 |
申请代码 |
E0903 |
项目负责人 |
谈广鸣 |
负责人职称 |
教授 |
依托单位 |
武汉大学 |
研究期限 |
2003-01-01 至 2005-12-31 |
支持经费 |
23(万元) |
本项目应用人工神经网络理论预测河道的冲淤变形。首先研究人工神经网络的特点、结构层次和特征参数的选择;再将河道冲淤变形看作是高维、复杂的非线性系统、确定表征冲淤变形的参数和选择影响这种变形的各主要影响因子;从而探讨建立河道冲淤变形神经网络预测模型的方法,这种新的预测方法丰富了河床变形预测手段,有重要的理论意义和实用价值。 2100433B
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基于递归神经网络的基坑工程变形多步预测方法研究
针对深基坑系统的复杂的非线性及基坑工程变形多步预测的重要性 ,将人工神经网络技术引入其中。分析了用BP网络进行多步预测时存在的不足 ,提出了基于递归神经网络的基坑工程变形多步预测模型。通过一软土深基坑工程变形多步预测实例的分析 ,论证了递归神经网络用于基坑工程变形多步预测的可靠性和实用性。该方法有效可行 ,在其他领域的多步预测中同样具有广阔的应用前景。
基于RBF神经网络的公路货运量预测方法研究
本文提出了一种基于RBF神经网络的直接预测法,对公路货运量进行了预测,并利用matlab工具箱予以了实现.对2004和2005年公路货运量预测的结果表明,预测值与国家统计局公布的实际数值有很好的一致性,预测精度也高于其它RBF预测法,有很好的应用性.
《黄河中游典型断面冲淤变化分析研究》根据多年、多场次断面测次资料进行分析、研究,进而得到合理的借用断面。研究历年汛前、汛后断面形态变化的影响因素;建立多因素影响下断面面积变化的影响因素,寻找断面冲淤变化的关系公式模型;提高借用断面的科学性和合理性,以通过断面借用质量的提高,保障洪水过程测验效率和测验精度。该书拟利用人工神经网络建立模型,进行黄河下游历史洪水冲淤量的计算,为场次洪水冲淤量计算提供一种简单、快捷的计算方法。同时,通过改变输入变量和对比计算结果,来确定对场次洪水冲淤量影响起主要作用的几个主要变量。
《黄河中游典型断面冲淤变化分析研究》可供水文与水资源、水力学、水利工程、环境工程等相关专业高等院校硕土研究生、博士研究生参考使用,对从事调水调沙工作的人员具有一定的参考价值。
1、对多沙河流或冲淤变化较大的河流进行河道整治设计,宜采用河流动床数学模型分析计算河床的冲淤变化。
2、采用河流动床数学模型进行分析计算应符合本规范规定。
3、数学模型计算范围应包括河道整治工程可能影响的范围和模型进出口边界稳定所需的河道范围。
4、数学模型应采用实测典型资料进行率定和验证。
5、受资料条件限制的河段,也可采用经验法、类比法进行河流冲淤计算。
6、河道冲淤计算的水沙系列,根据计算要求和资料条件,可选用长系列或代表系列或代表年。采用代表系列的多年平均年输沙量、含沙量,采用代表年的平均年输沙量、含沙量均应接近多年平均值。
7、应根据河道冲淤计算成果对河道整治方案的冲淤影响情况作出综合评价。