1、市政工程专业毕业论文 精品论文 基于群智能算法的 BP 神经网络模型在冰塞水位及厚度预测中的应用关键词：冰凌 冰塞水位 厚度预测 冰情预报模型摘要：冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室180#176;弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型，并将所得的预
2、测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神经网络的预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的参考。正文内容冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算
3、法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室 180#176;弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型，并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神经网络的预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的
4、参考。冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室 180#176;弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型，并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神经网络的
5、预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的参考。冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室 180#176;弯道冰塞试验和壅水试
6、验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型，并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神经网络的预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的参考。冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞
7、河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室 180#176;弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型，并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神经网络的预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为
8、准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的参考。冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室 180#176;弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型，并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是
9、在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神经网络的预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的参考。冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本
10、断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室 180#176;弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型，并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神经网络的预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的参考。冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季
11、常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室 180#176;弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型，并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神经网络的预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法
12、优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的参考。冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室 180#176;弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模
13、型，并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神经网络的预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的参考。冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络
14、、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室 180#176;弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型，并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神经网络的预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提
15、供有益的参考。冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝，它们会带来各种冰凌灾害，期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统 BP 神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法，对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析；也对实验室 180#176;弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析，利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型，并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出，无论是在天然河道还是实验室条件下，和多元回归分析方法相比，传统 BP 人工神
16、经网络的预测精度有了较大的提高，而在此基础上，基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化 BP 神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势，可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的参考。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?
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