本文關(guān)鍵詞：基于人工智能法的冰塞厚度及水位預(yù)測(cè)分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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合肥工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于人工智能法的冰塞厚度及水位預(yù)測(cè)分析姓名:郭力文申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):市政工程指導(dǎo)教師:王軍20071101基于人工智能法的冰塞厚度及水位預(yù)測(cè)分析摘要冰塞水位及冰塞厚度的預(yù)測(cè)分析不但對(duì)冰塞發(fā)展機(jī)理研究有著重要的意義,同時(shí)也可以為堤防、水工構(gòu)筑物的建設(shè)以及防凌減災(zāi)工作提供參考。基于支持向量機(jī)、傳統(tǒng)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及多元回歸分析四種方法,對(duì)黃河河曲段的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了本斷面和上下斷面間的冰塞水位和厚度預(yù)測(cè);也對(duì)實(shí)驗(yàn)室180。彎道冰塞試驗(yàn)13個(gè)斷面所測(cè)得的數(shù)據(jù)資料以及實(shí)驗(yàn)室壅水試驗(yàn)中7個(gè)觀測(cè)斷面測(cè)得的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行了分析,采用以上四種方法建立了實(shí)驗(yàn)室冰塞水位和厚度預(yù)測(cè)模型。將所得預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行了資料范圍內(nèi)的對(duì)比,同時(shí)也對(duì)四種方法的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了分析對(duì)比。由對(duì)比結(jié)果可以看出,無(wú)論是在天然河道中還是實(shí)驗(yàn)室條件下,和多元回歸分析方法相比,支持向量機(jī)、BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法在預(yù)測(cè)精度和對(duì)復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性方面都存在優(yōu)勢(shì),其中遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)勢(shì)更為明顯,本文的研究可為冰凍區(qū)河流建立冰情預(yù)報(bào)模型提供有益的參考。關(guān)鍵詞:冰塞多元回歸分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持向... 內(nèi)容來(lái)自轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處.

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