基于径向基函数神经网络的河网洪水泥沙预报
Sediment and flood forecast for river system based on radial basis function
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摘要: 由于水沙作用机理和演进规律以及河道形态变化的复杂性,泥沙预报一直是洪水预报的难点.本文将径向基函数神经网络方法应用于复杂河网洪水水沙预报中,并采用k- 均值聚类算法确定径向基函数的中心,采用最小二乘法求解权值.在探讨建立预报模型基本方法的基础上,分别建立了具有2个预报期和3个预报期的珠江三角洲河网洪水水沙预报模型.计算结果表明,该方法能够较好地识别洪水水沙的演进规律,预测结果与实测结果吻合较好,运算速度快、简便易行且预报精度较高.