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摘要
由于过闸流量与其影响因素(上游水位、闸门开度等)存在着复杂的非线性关系,给水流量的精确测量带来了困难。本文利用人工神经网络优良的非线性映射能力,建立了一个基于BP网络过闸流量软测量模型,并运用MATLAB神经网络工具箱以及碧口水电站实际数据对网络进行训练与验证。验证结果符合水流量测量精度的要求,为过闸流量的测量提供了一种简单,可靠的新方法。本文网络版地址:http://www.eepw.com.cn/article/170163.htm
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由于过闸流量与其影响因素(上游水位、闸门开度等)存在着复杂的非线性关系,给水流量的精确测量带来了困难。本文利用人工神经网络优良的非线性映射能力,建立了一个基于BP网络过闸流量软测量模型,并运用MATLAB神经网络工具箱以及碧口水电站实际数据对网络进行训练与验证。验证结果符合水流量测量精度的要求,为过闸流量的测量提供了一种简单,可靠的新方法。本文网络版地址:http://www.eepw.com.cn/article/170163.htm
