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基于BP神经网络的黑龙江漠河段冰坝预测

         

摘要

黑龙江干流上游在开江流凌期经常出现冰坝,并产生凌汛灾害.为预测黑龙江漠河段的开江日期和冰坝发生情况,利用黑龙江漠河段1960—2010年的水文气象数据建立基于BP神经网络的冰坝预测模型,预测该河段2011—2015年的冰坝发生情况及开江日期,并和实际情况进行比较.研究结果表明:该模型的预测精度较高;通过对27年的气温转正日期和开江日期的分析发现,二者的日期均趋于稳定,且在气温转正后的15 d左右黑龙江漠河段会顺利进入开江阶段;预测2011—2015年开江日期的最大误差为3 d,根据水文情报预报规范,此次预测为甲等预测方案且预测结果均合格.

著录项

  • 来源
    《水利水运工程学报》 |2021年第2期|57-63|共7页
  • 作者单位

    东北农业大学 水利与土木工程学院 黑龙江 哈尔滨 150030;

    黑龙江省寒区水资源与水利工程重点实验室 黑龙江 哈尔滨 150030;

    东北农业大学 水利与土木工程学院 黑龙江 哈尔滨 150030;

    东北农业大学 水利与土木工程学院 黑龙江 哈尔滨 150030;

    黑龙江省寒区水资源与水利工程重点实验室 黑龙江 哈尔滨 150030;

    东北农业大学 水利与土木工程学院 黑龙江 哈尔滨 150030;

    东北农业大学 水利与土木工程学院 黑龙江 哈尔滨 150030;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 防凌、防凌建筑物;
  • 关键词

    黑龙江漠河段; 冰坝; 开江日期; 预测; BP神经网络;

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