摘要
针对长江下游感潮河段受潮汐影响导致流量测报精度不高的问题,分析探究了多元线性回归模型和BP神经网络模型利用ADCP流速指标推算断面平均流速的适用性。以南京水文实验站2020~2021年实测6组全潮测验数据为例,设计了3种研究方案,分别对比分析了多元线性回归模型和BP神经网络模型的精度。结果表明:仅考虑ADCP指标流速而言,BP神经网络模型推算精度更高。同时,适当增加相关训练数据类别能够获得更好的拟合效果。研究成果可为神经网络模型与传统水文测验方法相结合提供研究思路。
出处
《人民长江》
北大核心
2024年第S01期43-45,58,共4页
Yangtze River
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3200129)。
