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基于神经网络的清淤工程预警模型研究 被引量:2

Research on the Alarm Forecasting Model of Sediment-Cleaning Project Based on Neural Network
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摘要 港口淤积受多方面因素的交互影响,极其复杂.基于误差反传播算法(BP算法)的多层前向神经网络理论,以M atlab6.5为开发平台,在分析与港口淤积相关的海量数据的基础上,建立了港口清淤工程预警模型,从而达到更有效指导港口清淤工程的目的. The reasons of harbor-sediment are very complex and affect each other. Based on the multilayer forward neural network theory of BP algorithm and the analysis of related mass data, it s built that an alarm-forecasting model of harbor sediment-cleaning project with Matlab 6.5 as developing platform. The model can guide the sediment-cleaning project effectively.
出处 《中北大学学报(自然科学版)》 EI CAS 2007年第6期512-516,共5页 Journal of North University of China(Natural Science Edition)
基金 国家科技部软科学项目(2003DGQ1D089)
关键词 神经网络 港口淤积 预测 neural network harbor-sediment forecasting
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参考文献7

二级参考文献24

  • 1孙连成,杨华.天津港总体布局规划水文泥沙问题研究[J].港工技术,2001,38(z1):81-87. 被引量:2
  • 2李相然.中国东部沿海城市主要环境工程地质问题及防灾战略研究[J].宁夏大学学报(自然科学版),1996,17(2):57-62. 被引量:19
  • 3赵业安 潘贤娣.黄河水沙变化与三门峡水库运用[A]..全国水力学与水工水力学学术讨论会论文集[C].,1995..
  • 4三门峡水库运用经验总结项目组.黄河三门峡水利枢纽运用研究文集[M].郑州:河南人民出版社,1997..
  • 5王文剑.用神经网络方法进行暴雨预测[A]..第三届中国人工智能联合学术会议论文集[C].,.330~334.
  • 6T R Neelakantan, and N V Pundarikanthan. Neural Network-Based Simulation-Optimization Model for Reservoir Operation[J]. Journal of Water Resources Planning and Management, 2000, No 3/4:57 - 64.
  • 7Chen M S, Han J W, Yu P S. Data Mining: An Overview from a Database Perspective[J]. IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering. 1996.18(6):1-41
  • 8Younghoc Y. Discovering Knowledge in Corporate Databases[J]. Information System Management. 1999.16(2):64-71.
  • 9Piatetsky-Shapiro G, Fayyad U, Smith P. From data mining to knowledge discovery: an overview[A]. Knowledge Discovery and Data Mining[C]. Combridge, Mass: AAA/MIT Press, 1996:1-34.
  • 10Chen L D, Toru S. Data Mining Methods, Applications, and Tools[J]. Information System Management.2000.17(1): 65-70.

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