本项目应用人工神经网络理论预测河道的冲淤变形。首先研究人工神经网络的特点、结构层次和特征参数的选择;再将河道冲淤变形看作是高维、复杂的非线性系统、确定表征冲淤变形的参数和选择影响这种变形的各主要影响因子;从而探讨建立河道冲淤变形神经网络预测模型的方法,这种新的预测方法丰富了河床变形预测手段,有重要的理论意义和实用价值。
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数据更新时间:2023-05-31
粗颗粒土的静止土压力系数非线性分析与计算方法
基于LASSO-SVMR模型城市生活需水量的预测
中国参与全球价值链的环境效应分析
基于多模态信息特征融合的犯罪预测算法研究
基于公众情感倾向的主题公园评价研究——以哈尔滨市伏尔加庄园为例
分汊河道沙洲冲淤实验及其临界水沙条件
长江中下游河道卡口对河道冲淤时空变化及洪水下泄影响研究
淹没植被与非淹没植被组合群落对河道水沙运动及冲淤变化的影响研究
海洋工程泥沙冲淤效应的早期测定方法研究*