河道线变形神经网络预测模型研究

以长江下荆江河段较为典型的石首弯道为研究对象，研究建立了一种基于BP神经网络的河道岸线变形预测模型。计算表明，该模型能较为准确地模拟预测石首弯道进出口段典型断面岸线变化。模拟精度较高，便于应用。     

基于BP神经网络的河道断面变形预测模型

采用“试错法”，以及通过建立网络训练学习过程与网络特征参数之间的反馈机制，对BP神经网络隐含层单元数和特征参数进行优化选择。在此基础上，以河段水沙条件、水流主流位置及河道边界条件为输入向量，河道断面高程或冲淤变形为输出向量，建立了基于BP神经网络的河道断面变形预测模型。经长江中游马家咀河段实测资料验证，模型能准确模拟和预测该河段各断面的冲淤变化过程。