基于主成分与BP神经网络耦合的渠道过冰能力预测

我国北方严寒地区部分渠道由于设计年限久远,在形式和结构上未考虑冰荷载影响,不具备结冰盖冬季输水的条件,只能以冰水二相流的形式输水。对于冰水二相流而言,使冰凌随水流输运,避免流冰在输移过程中停滞、卡堵、堆积,是保证冰期安全输水的关键。桥墩,闸墩等束窄断面是最易出现冰塞的部位。为了完成冬季输水与发电任务,保障社会经济效益,对渠道墩柱断面过冰能力的研究成为亟待解决的问题。为此开展了渠道墩柱断面过冰能力物理模型试验。通过试验数据,对影响过冰能力的水力要素进行主成分分析,进而联合BP神经网络对过冰能力进行预测。结果表明,本次所采用算法较单一BP神经网络预测与非线性拟合所得结果更为精确,对冬季渠道安全输水具有一定的借鉴意义。