【摘 要】
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河流水位数据是洪涝灾害仿真模拟的重要依据,而精准的水位预测可以给洪水的淹没范围提供可靠的参考信息。单一BP神经网络的水位预测模型通常用于洪水水文模拟,但其准确度不高
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院,山东科技大学智能装备学院
【基金项目】
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中国科学院先导专项(A类)子项目(XDA20030203),山东省高等学校科技计划项目(KJ2018BAN072),全国统计科学研究项目(2016LZ12)。
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河流水位数据是洪涝灾害仿真模拟的重要依据,而精准的水位预测可以给洪水的淹没范围提供可靠的参考信息。单一BP神经网络的水位预测模型通常用于洪水水文模拟,但其准确度不高。为了精确分析洪水淹没范围并实现洪水淹没的仿真模拟,首先引入主成分分析方法(PCA)提取出影响水位变化的主成分,然后将主成分作为GA-BP神经网络的输入变量,河流水位数据为输出变量,建立PG-BP神经网络洪水水位预测模型。以大沽河流域为研究区域,使用该模型对汛期水位进行预测,根据模型预测的水位数据,可实现大沽河流域洪水淹没的仿真模拟。该模型水位
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