基于BP神经网络的泥石流平均流速预测-论文.pdf

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1、第43卷第1期吉林大学学报(地球科学版)Vo1．43No．12013年O1月JournalofJilinUniversity(EarthScienceEdition)Jan．2013基于BP神经网络的泥石流平均流速预测徐黎明，王清，陈剑平，潘玉珍1．吉林大学建设工程学院，长春1300262．长江三峡勘测研究院有限公司，武汉430073摘要：泥石流平均流速是泥石流防治工程中不可缺少的重要参数，准确地预测泥石流平均流速对于泥石流防治工程的设计是至关重要的。将BP神经网络应用于泥石流平均流速的预测：将泥石流平均流速的影响因素——泥沙平均粒径、泥

2、深、沟床比降和泥石流密度作为BP神经网络的输入单元，通过对云南东川蒋家沟泥石流观测数据的训练与预测建立了泥石流平均流速的BP神经网络预测模型。将预测结果与东川公式和曼宁修正公式的计算结果进行对比：曼宁修正公式和东川公式预测结果最大误差分别为27和7．3，BP神经网络的预测结果最大误差仅为3．2，BP神经网络的预测精度是最高的，可见此方法对泥石流平均流速预测具有适用性和准确性。最后应用此方法预测了乌东德水电站近坝库区内的3条泥石流的平均流速分别为12．8m／s、l1．3m／s和13．0m／s，为库区泥石流防治工程提供了可靠的参考数据。关键词

3、：BP神经网络；泥石流；平均流速；预测中图分类号：P642．23文献标志码：A文章编号：1671—5888(2013)01—0186—06ForcastforAverageVelocityofDebrisFlowBasedonBPNeuralNetworkXuLiming，WangQing，ChenJianping，PanYuzhen1．CollegeofConstructionEngineering，JilinUniversity，Changchun130026，China2．ThreeGorgesGeotechnicalConsult

4、antsCo．Ltd，Wuhan430000ChinaAbstract：Theaveragevelocityofadebrisflowisoneofindispensableparametersincontroldesignofdebrisflow，SOhowtoforeastaccuratelytheaveragevelocityisveryimportant．TheBPneuralnetworkmodelissuggestedtoforecasttheaveragevelocityofadebrisflow．Theaveragegra

5、insize，thedebrisflowdepth，thegradientofthechannelandthedebrisflowdensityaretakenastheinputunits．TheBPneuralnetworkmodelisestablishedbytrainingandforecastingtheobservationdataofJiangjiagoudebrisflowsinDongchuan，YunnanProvince．Comparingtheforecastingresultswiththecomputingr

6、esultsbyDongchuanequationandmodifiedManningequation，themaximumerrorsarerespectively27and7．3computingbymodifiedequationandDongchuanequation，andmaximumerroroftheBPneuralnetworkisonly3．2．TheaccuracyoftheBPneuralnetworkisthehighest．Themethodproposedinthispaperisfeasibleandcan

7、forecasttheaveragevelocityofadebrisflowaccurately．ThismethodisusedtopredicttheaveragevelocitiesofdebrisflowsclosetoWudongdehydropowerstationandtheresultcanofferreferencesforthedesignofdebrisflowcontro1．Keywords：BPneuralnetwork；debris；averagevelocity；forecasting收稿日期：2012一O

8、5一O6基金项目：国家自然科学基金项目(40872170，40472136)；高校博士学科点专项科研基金项目(20090061110054)作者简介：徐黎明(1985-)，男，博士研究生，主要