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神经网络在冰塞水位预测中的应用研究

作　者: 伊明昆
导　师: 王军
学　校: 合肥工业大学
专　业: 水力学及河流动力学
关键词: 冰塞水位水深神经网络多元线性回归模型
分类号: TV124
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 115次
引　用: 4次
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内容摘要

冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞或冰坝,它们会带来各种冰凌灾害。冰塞期间水位的变化是冰塞河段最主要的现象之一。文章首先介绍了国内外冰情研究的概况以及进行冰塞水位研究的必要性,接着,详细论述了冰盖的形成条件及形成过程,冰塞的形成机理及冰塞在空间发展的一般规律,由冰塞所引起的水位变化过程,影响冰塞水位的河势因素、热力因素、水流动力因素及人为因素等。然后,简要地介绍了多元线性回归和人工神经网络的数学算法,在此基础上建立了多元线性回归模型和神经网络模型,并依此分别对试验条件下和天然条件下冰塞的水位进行预测。最后将两种方法下预测的结果与实测值进行比较,从而得出人工神经网络方法能够较为准确的预测冰塞水位。

全文目录

第一章绪论  11-21
  1.1 冰情的概述  11-13
  1.2 冰塞的形成发展  13-17
    1.2.1 冰盖形成条件及机理  13-15
    1.2.2 冰塞的形成和机理  15-16
    1.2.3 冰塞的特征和影响  16
    1.2.4 冰塞引起的水位变化  16-17
  1.3 国内外冰情研究概况  17-19
  1.4 本课题的来源、目的及意义  19-21
第二章多元线性回归与人工神经网络简介  21-35
  2.1 多元线性回归分析预测  21-22
  2.2 人工神经网络与MATLAB简介  22-34
    2.2.1 MATLAB神经网络工具箱简介  24
    2.2.2 BP算法概述  24-34
      2.2.2.1 BP算法的学习过程  25-28
      2.2.2.2 BP学习算法的步骤  28-31
      2.2.2.3 BP学习算法的改进  31-33
      2.2.2.4 BP神经网络的优缺点  33-34
  2.3 BP神经网络模型的MATLAB实现  34-35
第三章神经网络在试验条件下冰塞水位预测中的应用  35-47
  3.1 影响水位的因素  35-38
  3.2 试验室实测条件概述  38-40
  3.3 冰塞水位试验条件及现象  40-41
  3.4 神经网络在试验条件下对冰塞水位的预测  41-43
  3.5 结果分析并与多元线性回归预测结果比较  43-47
第四章神经网络在天然河道冰塞水深预测中的应用  47-61
  4.1 黄河河曲段冰情概况  47
  4.2 黄河河曲段的地理位置及河势  47
  4.3 黄河河曲段的气温及冰情简介  47-50
  4.4 基于神经网络在天然河道水深的预测  50-58
  4.5 结果分析并与多元线性回归预测结果比较  58-61
第五章总结与展望  61-63
  5.1 总结  61
  5.2 展望  61-63
参考文献  63-66

神经网络在冰塞水位预测中的应用研究

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