基于BP神经网络的HEC-RAS二维模型糙率参数自动率定.pdf

基于BP神经网络的HEC-RAS二维模型糙率参数自动率定.pdf 本文提出了一种基于BP神经网络的HEC-RAS二维模型糙率参数自动率定方法。该方法可以自动率定HEC-RAS二维模型糙率参数，解决了传统方法中存在的“异参同效”问题。通过海南昌化江入海口段的计算实例，结果表明该方法可以准确率定HEC-RAS二维模型糙率参数，且未出现“异参同效”现象。该方法可以推广应用于其他模型参数率定。 知识点： 1. BP神经网络：BP神经网络是一种常用的神经网络算法，具有自适应学习和泛化能力，可以应用于参数率定的问题。 2. HEC-RAS二维模型：HEC-RAS是一种常用的水资源模拟软件，二维模型可以模拟河流、湖泊、湿地等水资源系统的流动过程。 3. 糙率参数自动率定：糙率参数自动率定是指使用神经网络或其他方法自动确定HEC-RAS二维模型糙率参数的过程。 4. 传统方法的缺陷：传统方法中存在“异参同效”问题，即不同的参数组合可能出现相同的模拟结果，从而导致参数率定效率和精度不高。 5. 自动率定方法的优点：自动率定方法可以解决传统方法中的“异参同效”问题，提高参数率定效率和精度。 6. 海南昌化江入海口段的计算实例：通过海南昌化江入海口段的计算实例，验证了自动率定方法的有效性和可靠性。 7. 推广应用：自动率定方法可以推广应用于其他模型参数率定，例如水位、水流、水质等参数的自动率定。 详细说明： 本文提出了一种基于BP神经网络的HEC-RAS二维模型糙率参数自动率定方法。该方法可以自动率定HEC-RAS二维模型糙率参数，解决了传统方法中存在的“异参同效”问题。BP神经网络具有自适应学习和泛化能力，可以应用于参数率定的问题。通过海南昌化江入海口段的计算实例，结果表明该方法可以准确率定HEC-RAS二维模型糙率参数，且未出现“异参同效”现象。该方法可以推广应用于其他模型参数率定，例如水位、水流、水质等参数的自动率定。 结论： 本文提出了一种基于BP神经网络的HEC-RAS二维模型糙率参数自动率定方法，解决了传统方法中存在的“异参同效”问题。该方法可以推广应用于其他模型参数率定，具有广泛的应用前景。