BP人工神经网络模型在红外线法测量含沙量中的应用研究

作者：李勇涛; 李立新; 焦宝明

来源：水利科学与寒区工程, 2019, 2(05): 48-52.

• 神经网络
• 泥沙含量
• 红外线

为消除泥沙粒径和泥沙亮度在红外线法测量含沙量中的干扰,建立可用于红外泥沙测量的数学模型,采用BP人工神经网络方法,将红外泥沙测量传感器输出的散射光强度值、泥沙粒径因子和泥沙亮度值作为网络的输入,对应的泥沙含量值作为网络输出,通过对网络进行训练建立测量泥沙含量的人工神经网络模型。结果表明:神经网络模型对四种不同粒度泥沙样本含沙量的测量误差均小于20.0%,当含沙量在150～275 kg/m3时,测量误差在8.0%以内。该方法可以有效消除泥沙粒径因子和泥沙亮度因子的影响,显著提高含沙量测量结果的准确性。

• 单位
  黑龙江省水利科学研究院