【摘 要】
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针对常规的指标流速法精度不足的缺点,分析探究了利用机器学习模型由H-ADCP网格单元流速推求测流断面平均流速的可行性与适用性。选择引丹灌渠清泉沟隧洞出口下游清泉沟站201
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0402301)
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针对常规的指标流速法精度不足的缺点,分析探究了利用机器学习模型由H-ADCP网格单元流速推求测流断面平均流速的可行性与适用性。选择引丹灌渠清泉沟隧洞出口下游清泉沟站2018~2019年共136测次人工比测流量资料及同时期H-ADCP网格单元流速资料,分别构建了3种机器学习模型(支持向量回归、BP神经网络和极限学习机),并基于8种H-ADCP网格单元分配方案对断面平均流速进行了模拟。以指标流速法为参照基准,对比分析了3种机器学习模型的拟合效果。结果表明:相比常规的指标流速法,机器学习模型能更精确地拟合断面平
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