BP人工神经网络模型在红外线法测量含沙量中的应用研究

李勇涛; 李立新; 焦宝明

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cqvip:为消除泥沙粒径和泥沙亮度在红外线法测量含沙量中的干扰,建立可用于红外泥沙测量的数学模型,采用BP人工神经网络方法,将红外泥沙测量传感器输出的散射光强度值、泥沙粒径因子和泥沙亮度值作为网络的输入,对应的泥沙含量值作为网络输出,通过对网络进行训练建立测量泥沙含量的人工神经网络模型。结果表明:神经网络模型对四种不同粒度泥沙样本含沙量的测量误差均小于20.0%,当含沙量在150~275 kg/m^3时,测量误差在8.0%以内。该方法可以有效消除泥沙粒径因子和泥沙亮度因子的影响,显著提高含沙量测量结果的准确性。

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来源
《水利科学与寒区工程》 |2019年第5期|P.48-52|共5页
作者
李勇涛; 李立新; 焦宝明;
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作者单位

黑龙江省水利科学研究院黑龙江哈尔滨150080;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类泥沙观测;
关键词
神经网络; 泥沙含量; 红外线;

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