遗传算法改进的BP神经网络对汛期三门峡水库泥沙冲淤量的计算

本文针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题，采用将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法，提高了BP神经网络的计算精度和收敛速度。应用该模型和一般BP神经网络模型对汛期三门峡水库的泥沙冲淤量进行了计算和预测。数值结果对比发现，经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时，迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少。因此适用于求解如计算水库泥沙冲淤量等非线性问题。     

长江上游梯级水库联合调度泥沙数学模型研究

本文以自主研发并经过实测资料验证的三峡水库一维非恒定流水沙数学模型为基础,将溪洛渡及向家坝水库纳入整体计算范围,建立了包括溪洛渡、向家坝和三峡三个水库的长江上游梯级水库联合调度一维非恒定流水沙数学模型。本模型为一基于树状河网的全沙模型,可将溪洛渡水库库尾—三峡坝址的长江干流和部分主要支流作为一个整体进行泥沙冲淤同步联合计算,采用该模型对水库群联合运用条件下各水库泥沙冲淤变化及相互影响进行了研究,初步揭示了长江上游特大型梯级水库群泥沙淤积规律。     

瓯江口航道治理工程水沙环境问题研究

基于现场实测资料,对瓯江口的水沙特征、冲淤演变、航道的淤积特点及原因进行了分析。建立了波浪潮流泥沙数学模型和台风骤淤数学模型对瓯江口航道二期治理工程正常航道年泥沙淤积和台风泥沙骤淤进行了计算,对其对周围水沙环境的影响进行了分析。研究结果表明：1）瓯江口航道二期治理工程对周围水沙环境的影响很小;2）瓯江口航道的泥沙淤积主要是大风骤淤,瓯江口航道治理二期工程方案可以通过控制三角沙达到航道减淤的目的,采用北导堤和三角沙西堤作为整治方案有明显的减淤效果。     

长江中游非均匀沙冲淤对来水来沙响应初步分析

为分析长江中游河段不同粒径组泥沙冲淤对来水来沙的响应,本文依据年统计资料,建立了非均匀沙冲淤量与来水来沙量的相关关系。分析结果表明,长江中游非均匀沙年冲淤量与年输入沙量的关系比较密切,泥沙粒径越大,其相关性越强,且单位来沙量改变引起的河道冲淤量越大、河道冲淤平衡时对应的临界输入沙量越小。     

百色河段泥沙冲淤变化的研究

本文采用列维公式、扎鸟林公式和有限差分等方法，对百色河段（涉及百色市区和百色港的发展建设）进行河道一场5％洪水全过程的泥沙冲淤计算分析。提出百色河各断面对某一块洪水来说，有冲也有淤，最大冲液变化在2．00m左右，这场洪水淤下来的，一般在下一场洪水被冲去，对多年来说冲淤是平衡的，河道一般洪水情况下基本是稳定的，但对某一场洪水泥沙的液积影响航道等总是，也需要采取对策措施。     

三门峡潼关高程可能降低的幅度研究

本文根据三门峡水库长期运行和水库冲淤的资料对潼关高程可以降低的幅度进行了分析。若现在起完全敞泄三门峡水库，在较枯的水沙条件下(如1986～1993年系列)，可以将潼关高程降低到326m附近；在近年极枯的水沙条件下(1994～1999年)，将潼关高程降低到327m以下也是可能的。所以，小浪底水库建成后，放弃三门峡水库发电等任务就可以降低潼关高程，一定程度上消除三门峡水库长期以来对于渭河造成的不利影响，为渭河流域的持续发展创造条件。     

潮流通道堵坝工程的冲淤影响计算

获取了研究海域工程实施前和实施后3个月的扫海地形图,并分析堵坝工程实施后短期的冲淤变化,在此资料的基础上采用二维的潮流泥沙数学模型和悬沙沉降方程计算冲淤量.模型中引入了参数β对悬沙沉降方程进行了简化并求解,计算结果较好地拟合了实测的短期冲淤变化量及趋势.研究结果表明,模型的参数选取是合适的,预测模型能一定程度上反应真实...     

黄河盐锅峡水库泥沙淤积测验分析

介绍盐锅峡水库建库以及泥沙淤积验基本情况,对水库泥沙中冲淤变化规律及淤积分布特性进行了分析,提出有效控制水库泥沙淤积增加量的建议。     

决洛水电站首部枢纽冲沙运行方式研究

决洛水电站是一座以发电为主的引水式电站,如何减少过机泥沙是电站首部枢纽库区冲沙运行方式研究的关键。采用一维不平衡输沙数学模型,对不同运行方式下库区泥沙冲淤进行计算。通过对计算结果进行优化,初步给出库区合理冲沙运行方式     

黄河水库泥沙模型相似律的初步研究

本文在黄河河道泥沙模型相似律研究的基础之上,针对黄河水库泥沙模型的特点,论证了时间变态的影响及异重流运动相似条件,通过三门峡水库泥沙模型试验的验证,提出了黄河水库泥沙模型相似律.     

黄河水库泥沙模型相似律的初步研究

本文要黄河河道沙模型相似律研究的基础之上,针对黄河水库泥沙模型的特点,论证了时间变态的影响及异重流运动相似条件,通过三门峡水库泥沙模型试验的验证,提出了黄河水库泥沙模型相似律。     

三门峡水库非汛期控制运用水位对库区泥沙冲淤的影响

为了控制和降低潼关高程,缓解水库运用对渭河下游的不利影响,三门峡水库自2003年以来开展了非汛期控制最高运用水位不超过318m的原型试验,亦称过渡运用方案。本文分析了水库实施过渡运用方案以来,库区冲淤和潼关高程的变化规律,探讨了非汛期控制最高运用水位不超过318m的作用。发现实施过渡方案以来,库区累计淤积量与叠加流量加权平均坝前水位的关系,符合以往的关系曲线。汛期多水少沙的洪水过程是2003年潼关高程冲刷下降的主要原因,过渡方案控制非汛期最高水位不超过318m的作用不大。本文认为,在三门峡水库非汛期控制最高运用水位的同时,应注意到水库的平均运用情况和综合作用。     

基于GIS的小波神经网络库区径流预报模型研究

提出了一种基于GIS与小波神经网络方法相结合构建而成的水库日径流预测模型(GWNNR),通过模糊C均值聚类分析将水库历史径流数据分成4类,并分别建立相应的小波神经网络预测模型,应用遗传算法(Genetic algorithm)和误差反传递(Back-propagation)算法对模型的参数进行优化,对某水库2005年日平均来流进行分类预测,结果表明,该方法具有较好的训练速度和较高的预测精度.     

基于洞庭湖水沙模型的荆南三河冲淤变化研究

荆南三河起于荆江河段,水沙情势受上游来水来沙条件影响较大,荆南三河冲淤变化研究有助于认识洞庭湖地区防洪形势和江湖关系的演变。本文构建了洞庭湖水沙数值模型,计算了三峡工程运行后荆南三河各河段的冲淤变化,并结合实测冲淤数据探究了影响荆南三河冲淤的因素。计算结果表明,三峡工程运行后荆南三河河道发生普遍冲刷,冲刷趋势短期内不会变化,但冲刷强度逐渐下降。三峡工程运行后,荆南三河口门分流量、分流比和分沙比均无明显趋势性变化,分沙量大幅度减小,清水下泄改变了荆南三河冲淤状态。此外,采砂对荆南三河冲淤也有重要影响。     

对潼关高程抬升成因及控制措施的认识

本文通过分析三门峡水库运用前后潼关高程的变化，揭示了潼关高程抬升的原因；通过分析降低潼关高程的几种措施：调整三门峡水库的运用方式，三门峡水库的改建，潼关至古夺河段机械挖沙，在小北干流适当放淤，以减少上游泥沙等，提出了一些看法和建议。     

基于神经网络的变压器故障诊断

为了保障变压器在电力系统中能够安全有效的运行,提出了一种将RBF神经网络与模糊控制算法相结合对变压器进行故障诊断的方法。设计了具有6层神经网络的学习体系,并且将模糊隶属度函数引入到第2层中,加快了神经网络的学习速度。基于变压器故障的数据统计,通过对其内部的气体含量进行分析对故障类型进行分类。通过样本数据对所设计的模糊RBF神经网络进行故障诊断训练。实验结果表明,通过训练后的该模型对变压器的故障诊断具有更好的效果。     

基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法

根据异步电机的数学模型,提出基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法。将传统参考自适应系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代,得出了一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法,并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。仿真结果表明,该方法能准确跟踪电机实际转速的变化,具有良好的性能。     

水库来水量长期综合预报方法研究

水库生产计划的制订、调度、汛末蓄水等活动需要了解未来的水情,因此对水库来水量做出长期预报非常重要。本文利用神经网络灵活多变的拓扑结构,建立了基于物理成因的水库来水量定性预报和定量预报模型,最后综合二者结果得出预报结论。将模型应用于我国东北地区的丰满、云峰水库年来水量的长期预测,取得了较好的效果。实践表明,定性预报和定量预报相结合的综合预报方法,克服了传统使用单一定性或定量预报模型进行预报的盲目性,可以提高预报结果的精度和稳定性,值得应用和推广。     

混合模糊神经网络在短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测精度,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了混合模糊神经网络短期负荷预测模型,用于预测预报日的负荷。其中针对模糊神经元的权值更新问题,采用了一种新的权值更新算法——一步搜索寻优法,进一步减小了预测误差。实际算例证明了该模型的有效性。