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| 明渠水力计算中的神经网络模型 | |
| 引用本文： | 褚苏服,王卫喜,刘大宏.明渠水力计算中的神经网络模型[J].华北水利水电学院学报,2007,28(6):17-19. |
| 作者姓名： | 褚苏服 王卫喜 刘大宏 |
| 作者单位： | 1. 宁波市鄞州区水利水电勘测设计院,浙江,宁波,315040 2. 河北省大清河河务管理处,河北,保定,071000 3. 中国水电顾问集团北京勘测设计研究院,北京,100024 |
| 摘 要： | 根据明渠水力控制的实际情况,把RBF神经网络理论应用到明渠水力瞬变的计算中.分析了RBF神经网络的基本原理,通过实例将RBF神经网络理论应用于明渠非恒定流水力控制中,将神经网络计算结果同非线性算法计算结果比较,误差在许可范围内,能够得到满意解. |
| 关 键 词： | RBF神经网络 明渠 水力控制 水位 非恒定流 |
| 文章编号： | 1002-5634（2007）06-0017-03 |
| 收稿时间： | 2007-08-30 |
| 修稿时间： | 2007-10-10 |
Artificial Neural Networks' Application in Hydraulic Control of Channel |
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| CHU Su-fu,WANG Wei-xi,LIU Da-hong.Artificial Neural Networks'''' Application in Hydraulic Control of Channel[J].Journal of North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power,2007,28(6):17-19. | |
| Authors: | CHU Su-fu WANG Wei-xi LIU Da-hong |
| Abstract: | The Artificial Neural Networks(ANNs) are applied to the hydraulic control for channel.Based on analyzing the character of the RBF ANNs and BP ANNs,the RBF ANNs are employed in the study.By comparing the results of the RBF ANNs with traditional nonlinear arithmetic in the application of the examples,the satisfied results are gained in the range of allowable error. |
| Keywords: | RBF ANN channel hydraulic control water level unsteady flow |
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