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文檔簡介
1、河道匯流的水文學模型和水力學模型在經過幾十年的發(fā)展后,技術日臻成熟,在實際應用中也取得了較好的效果.但單一的水文學模型或水力學模型在處理一些復雜的河道匯流問題時往往力不從心,迫切需要將上述兩種方法綜和起來考慮.本論文研究的西江梧州—高要河段相對來說比較平緩,所以應考慮采用水力學方法進行洪水預報.但近年來,由于河道的沖刷變化等因素的綜合影響,使得從梧州到高要的河道匯流時間大大縮短,考慮到該河道在自然的和人為的因素的雙重影響下不斷發(fā)生變化,
2、利用現(xiàn)有的河道地形資料進行水力學方法的匯流計算時就有可能發(fā)生偏差,而利用水文學方法進行河道洪水預報時只需要水文學資料,所以可以考慮在水流條件相對簡單且缺乏最近的河道地形資料時用水文學方法進行河道洪水預報.因而,本論文在河道匯流上采用水文學與水力學相結合的方法.同時,為了提高洪水預報的精度,就有必要在水文學和水力學方法中加入實時校正.在實時校正的方法的選擇上,論文探討了兩種方法,即衰減記憶最小二乘與BP神經網絡實時校正,并對它們的校正結果
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