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基于FFA-GRNN模型的土石坝溃坝洪峰流量预测
1
作者
严新军
王雪虎
+3 位作者
赵蕊婷
庄培源
王红徐
马俊玲
《长江科学院院报》
北大核心
2025年第3期99-106,共8页
为提高溃坝洪峰流量预测精度,提出了一种基于GRNN的预测模型,结合耳廓狐优化算法FFA进行超参数优化,实现对溃坝洪峰流量的预测。以国内外堤坝溃决数据库为基础,用溃口底部以上库容、溃口底部以上水深和溃口深度3种因子作为输入变量,构建...
为提高溃坝洪峰流量预测精度,提出了一种基于GRNN的预测模型,结合耳廓狐优化算法FFA进行超参数优化,实现对溃坝洪峰流量的预测。以国内外堤坝溃决数据库为基础,用溃口底部以上库容、溃口底部以上水深和溃口深度3种因子作为输入变量,构建FFA-GRNN溃坝洪峰流量预测模型。为验证模型在溃坝洪峰流量预测精确度和拟合度,与其他4种智能算法进行对比。结果表明:提出的FFA-GRNN模型相较于其他模型具有更低的RMSE、MAE和更高的拟合度R^(2),证明所建模型在整体上具有更好的计算精度与拟合效果。通过分析模型在溃坝洪峰流量预测中的适用性,可为溃坝分析提供技术支撑。
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关键词
溃坝
洪峰流量
土石坝
耳廓狐算法
广义回归神经网络
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职称材料
题名
基于FFA-GRNN模型的土石坝溃坝洪峰流量预测
1
作者
严新军
王雪虎
赵蕊婷
庄培源
王红徐
马俊玲
机构
新疆农业大学水利与土木工程学院
新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室
出处
《长江科学院院报》
北大核心
2025年第3期99-106,共8页
基金
新疆维吾尔自治区重点研发任务专项(2022B03024-3)
新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室研究项目(ZDSYS-YJS-2022-09)。
文摘
为提高溃坝洪峰流量预测精度,提出了一种基于GRNN的预测模型,结合耳廓狐优化算法FFA进行超参数优化,实现对溃坝洪峰流量的预测。以国内外堤坝溃决数据库为基础,用溃口底部以上库容、溃口底部以上水深和溃口深度3种因子作为输入变量,构建FFA-GRNN溃坝洪峰流量预测模型。为验证模型在溃坝洪峰流量预测精确度和拟合度,与其他4种智能算法进行对比。结果表明:提出的FFA-GRNN模型相较于其他模型具有更低的RMSE、MAE和更高的拟合度R^(2),证明所建模型在整体上具有更好的计算精度与拟合效果。通过分析模型在溃坝洪峰流量预测中的适用性,可为溃坝分析提供技术支撑。
关键词
溃坝
洪峰流量
土石坝
耳廓狐算法
广义回归神经网络
Keywords
dam break
peak discharge
earth-rock dam
fennec fox algorithm
Generalized Regression Neural Network
分类号
TV122 [水利工程—水文学及水资源]
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1
基于FFA-GRNN模型的土石坝溃坝洪峰流量预测
严新军
王雪虎
赵蕊婷
庄培源
王红徐
马俊玲
《长江科学院院报》
北大核心
2025
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