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基于RBF神经网络的黄河含沙量测量数据融合研究
被引量：
8
1
作者
刘明堂
张成才
+3 位作者
田壮壮
刘雪梅
江恩惠
李黎
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2015年第1期126-130,共5页
针对黄河含沙量高、泥沙时空分布不均和环境变化显著等特点,提出了采用电容式差压法来测量黄河含沙量,建立了基于RBF神经网络的含沙量测量的数学模型。将含沙量信息值与温度、深度和流速值作为RBF网络的输入,进行含沙量测量的反演和误...
针对黄河含沙量高、泥沙时空分布不均和环境变化显著等特点,提出了采用电容式差压法来测量黄河含沙量,建立了基于RBF神经网络的含沙量测量的数学模型。将含沙量信息值与温度、深度和流速值作为RBF网络的输入,进行含沙量测量的反演和误差分析。试验结果表明,基于RBF的数据融合方法能够有效地消除环境影响,提高系统测量的精度和稳定性。
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关键词
含沙量测量
电容式差压法
数据融合
神经网络
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的黄河含沙量测量数据融合研究
被引量：
8
1
作者
刘明堂
张成才
田壮壮
刘雪梅
江恩惠
李黎
机构
郑州大学水利与环境学院
华北水利水电大学信息工程学院
黄河水利科学研究院水利部黄河泥沙重点实验室
出处
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2015年第1期126-130,共5页
基金
2013年度水利部公益性行业科研专项项目(201301034)
河南省高校科技创新团队支持计划资助(13IRTSTHN023)
+2 种基金
2012年度国家自然科学基金项目(61205003)
水利部黄河泥沙重点实验室开放课题基金项目(2012005)
华北水利水电大学创新实验项目资助(201424)
文摘
针对黄河含沙量高、泥沙时空分布不均和环境变化显著等特点,提出了采用电容式差压法来测量黄河含沙量,建立了基于RBF神经网络的含沙量测量的数学模型。将含沙量信息值与温度、深度和流速值作为RBF网络的输入,进行含沙量测量的反演和误差分析。试验结果表明,基于RBF的数据融合方法能够有效地消除环境影响,提高系统测量的精度和稳定性。
关键词
含沙量测量
电容式差压法
数据融合
神经网络
Keywords
measurement of sediment concentration
method of capacitive differential pressure
data fusion
neural network
分类号
TV149.1 [水利工程—水力学及河流动力学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于RBF神经网络的黄河含沙量测量数据融合研究
刘明堂
张成才
田壮壮
刘雪梅
江恩惠
李黎
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2015
8
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