【摘 要】
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水面宽阔河段、洪泛区和潮汐河口段的水文及水动力学计算模拟多采用二维模型,然而因模型复杂的非线性映射关系常导致参数率定效率和精度不高,甚至出现“异参同效”问题。为此
【机 构】
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北京中水科工程总公司,中国水利水电科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1508203)
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水面宽阔河段、洪泛区和潮汐河口段的水文及水动力学计算模拟多采用二维模型,然而因模型复杂的非线性映射关系常导致参数率定效率和精度不高,甚至出现“异参同效”问题。为此,提出一种应用BP神经网络自动率定二维模型糙率参数的方法。以海南昌化江入海口段为计算实例进行数值检验,结果表明:编写的Python程序能够准确率定HEC-RAS二维模型实例各糙率分区的糙率参数,各糙率分区的率定糙率值均在参数取值范围内,且均在观测糙率值±0.011内,未出现“异参同效”现象;水位率定计算误差满足设定允许误差要求,设定允许
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