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通过明渠水槽模拟的闸门调控实验，初步认识了闸门影响下污染物迁移转化波形分布规律。实验结果表明，通过合理的调度，闸门在一定开度下可以起到既保证上游污染物通过闸门，减少闸前污染物质的聚集，又可降低闸下河道沿程的污染物浓度分布的作用，为进一步在实践中确定合理的考虑污染控制的闸坝调控方案提供了实验依据。为进一步认识闸门调控下污染物迁移规律，本文采用实验数据，建立了模拟河道流量、闸上游水位、闸前污染物浓度、闸门高度与闸下游各断面的污染物浓度之间复杂非线性关系的BP神经网络模型，网络学习和检验都取得了较高的精度，表明了人工神经网络在闸门对河道污染物影响的模拟与预测中的可行性和实用性。