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泄洪雾化预测的人工神经网络方法初步研究

摘要

高坝泄洪雾化是一种水汽雾多相流运动,本文以BP网络和RBF网络为基础,对泄洪雾化预测的人工神经网络方法进行了探讨.由于泄洪雾化具有影响因素较多、样本躁声较大的特点,因此传统的神经网络在学习效率和预测精度上都遇到很大困难.初步研究表明,RBF网络在学习时的效率和收敛性要明显好于BP网络,但在预测时的泛化能力和外延特性却较差.为此作者在传统RBF网络的基础上,根据泄洪雾化的基本规律,在其激发函数中部分引入Sigmoid型函数,使其兼有BP网络的优点.通过对二滩电站和小湾电站泄洪雾化的学习和预测,表明这种混合RBF网络在求解雾化降雨的空间分布方面是适宜而有效的,为进一步解决类似的问题提供了参考.

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