期刊文章详细信息
基于BP神经网络模型的黄龙滩电厂下游水位流量关系分析
Analysis of the Stage-discharge Relationship for River Channel Downstream Huanglongtan Hydropower Plant based on BP Neural Network Model
文献类型:期刊文章
YUAN Linshan;ZHANG Li(State Grid Hubei Huanglongtan Hydropower Plant, Shiyan 442000, China)
机构地区:[1]国网湖北黄龙滩水力发电厂,湖北十堰442000
年 份:2020
卷 号:34
期 号:1
起止页码:7-11
语 种:中文
收录情况:普通刊
摘 要:丹江口大坝加高后,回水顶托对黄龙滩电厂产生了一系列不利影响,在分析这些不利影响的过程中,需要计算丹江口大坝到黄龙滩电厂的水位流量关系。而传统的水力学方法计算量大,且过程复杂。为了能够简单高效地进行水位流量关系的计算,提出了一种基于BP神经网络模型的方法,将丹江口水库到黄龙滩电厂的河道分为两段,构建两个BP神经网络模型分别进行模拟计算。结果表明:丹江口水库至堵河口的模型的水位模拟结果最大偏差为0.011 m,均方根误差为0.0033 m;堵河口至黄龙滩电厂的模型的水位模拟结果最大偏差为0.2469 m,均方根误差为0.0841 m。两个模型的模拟精度都较高,证明该方法具有可行性。
关 键 词:BP神经网络模型 水位流量关系 黄龙滩电厂
分 类 号:TV697.11]
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