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中小流域桥梁设计流量的H-C-N法
被引量：
2
1
作者
王强
文方针
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期42-45,共4页
基于暴雨推求中小流域桥梁设计流量时,设计流量受地理参数、暴雨参数等众多因素的影响,计算公式难以显式表达的情况,采用H-C-N法计算中小流域桥梁设计流量:用层次分析法(Analytic hierarchy process)对影响流量的因素进行分析并筛选出...
基于暴雨推求中小流域桥梁设计流量时,设计流量受地理参数、暴雨参数等众多因素的影响,计算公式难以显式表达的情况,采用H-C-N法计算中小流域桥梁设计流量:用层次分析法(Analytic hierarchy process)对影响流量的因素进行分析并筛选出主要因素;用模糊聚类法(Fuzzy clustering)从已知水文站数据集中选取合理的训练样本;运用神经网络方法(Neutral network)建立中小流域桥梁设计流量的隐函数关系式,从而计算出中小流域桥梁的设计流量。用VB.NET编写程序编写H-C-N法计算程序,计算了10座中小流域桥梁的设计流量。结果表明,与广东省法和四院法相比,H-C-N法精度较高,是一种较为科学和实用的算法。
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关键词
中小流域
设计流量
h
—
c
—
n
法
神经网络
层次分析
模糊聚类
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职称材料
题名
中小流域桥梁设计流量的H-C-N法
被引量：
2
1
作者
王强
文方针
机构
广东省公路勘察规划设计院有限公司
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期42-45,共4页
基金
广东省交通集团科技研究开发项目(KJXM-010)
文摘
基于暴雨推求中小流域桥梁设计流量时,设计流量受地理参数、暴雨参数等众多因素的影响,计算公式难以显式表达的情况,采用H-C-N法计算中小流域桥梁设计流量:用层次分析法(Analytic hierarchy process)对影响流量的因素进行分析并筛选出主要因素;用模糊聚类法(Fuzzy clustering)从已知水文站数据集中选取合理的训练样本;运用神经网络方法(Neutral network)建立中小流域桥梁设计流量的隐函数关系式,从而计算出中小流域桥梁的设计流量。用VB.NET编写程序编写H-C-N法计算程序,计算了10座中小流域桥梁的设计流量。结果表明,与广东省法和四院法相比,H-C-N法精度较高,是一种较为科学和实用的算法。
关键词
中小流域
设计流量
h
—
c
—
n
法
神经网络
层次分析
模糊聚类
Keywords
middle
a
n
d
small
river
basi
n
desig
n
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flow
h
-
c
-
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method
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etwork
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n
alyti
c
h
ierar
c
h
y
pro
c
ess
fuzzy
c
lusteri
n
g
分类号
U442.3 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中小流域桥梁设计流量的H-C-N法
王强
文方针
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
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