15、利用人工神经网络预测淤积河流瞬态河床剖面

利用人工神经网络预测淤积河流瞬态河床剖面

1. 研究方法概述

本研究旨在开发人工神经网络（ANN）模型，以研究和预测瞬态河床淤积的不同要素。研究按照以下工作流程进行：

graph LR
    A[开发数据库] --> B[选择输入变量]
    B --> C[数据准备]
    C --> D[建模]
    D --> E[评估与讨论]

2. 数据收集

瞬态河床是水利项目正确实施的关键考虑因素，已有大量相关研究。为开发 ANN 模型，从过往文献中收集了大量数据集。通过查阅不同文献，发现了许多不同条件下的实验研究。以泥沙超载作为淤积的主要因素，Soni、Mehta、Yadav 和 Rahman 的详细实验研究足以满足本研究的目标，因此未进行进一步实验，直接从这些文献中收集了均匀和非均匀流数据集。

收集的不同参数值范围如下表所示：
| 序号 | 参数 | 范围 |
| — | — | — |
| 1 | 水流深度，h | 0.038 - 0.1147 (m) |
| 2 | 平均流速，Um | 0.278 - 0.654 (m/s) |
| 3 | 泥沙粒径，d50 | 0.285 - 2.37 (mm) |
| 4 | 超载比，G/Ge | 0.3 - 26.18 |
| 5 | 时间，t | 10 - 240 (min) |
| 6 | 纵向距离，x | 1.1 - 37 (m) |
| 7 | 淤积范围，L | 1.1 - 37 (m)