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基于BAM神经网络河床断面模式识别的中小桥水害预测
| 论文题名： | 基于BAM神经网络河床断面模式识别的中小桥水害预测 |
| 关键词： | 中小桥梁;水害预测;河床断面;模式识别;BAM神经网络;洪水预报 |
| 摘要： | 针对现行的中小桥水害预测方法野外作业复杂、缺乏资料预测难度大等弊端，本文从推理公式出发，把实际中的中小桥河床断面分成九种断面形式，分别建立了各类断面的中小桥直接从雨量到水位的水害预测模型；运用BAM双向联想神经网络对河床断面进行模式识别，以确定需要采用哪种模型进行水害预测；将该桥历史雨量-水位数据代入相应的水害预测模型，求得其中的参数，这样就确定了该桥的雨量-水位函数关系式。如果给定雨量就可以反算出水位，对该桥即将到来的洪水进行预测。 铁路沿线一般设有雨量站，所以这种方法可以应用到既有铁路桥。暴雨量可以及时传输给电脑，在洪峰到达桥位前，预测出桥梁的洪水水位和冲刷深度，从而为抗洪救灾赢得虽然很短但却十分宝贵的时间。对于没有专设雨量站的其它桥梁，可以借助于气象部门作出的降雨量专业预报，其预报精度会随着气象科学与仪器的进步而越来越高。 通过实例证明，利用本文方法对中小桥进行洪水预报具有较高的精度，能够满足实际生产的需要，而且大大减少了野外勘测的工作量，使洪水预报工作变得简单、有效。尤其对于缺乏水文资料的中小桥，该方法更具有实际应用价值。 |
| 作者： | 周亮亮 |
| 专业： | 桥梁与隧道工程 |
| 导师： | 文雨松 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中南大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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