文献

J-GLOBAL ID：201702276498963779   整理番号：17A1261211

BPニューラルネットワークに基づく多断面水位-流量関係に関する研究【Powered by NICT】

Research on multi cross-section stage-discharge relationship based on BP neural network

著者 (4件)： Mou Yihong (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Li Hongsheng (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Wang Meng (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Zhang Qingyong (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： YAC  ページ： 517-520  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 開水路における流量測定法の欠点を克服するために,BPニューラルネットワーク(BPNN)をフィッティング水位-流量計算,多断面水位-流量法を設計に基づいて適用した。BPNNベース単一水位-流量フィッティングモデルとBPNNベース二重水位-流量適合モデルは研究対象として確立した。速度-面積法から得られた開水路の水位-流量データを訓練およびモデルを試験した。実験とシミュレーション結果は,単一断面水位-流量適合モデルと比較して,多水位-流量測定モデルは高い予測精度を持ち,背水の影響を排除でき,開水路の流量予測に適用されていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 開水路 ,  背水 ,  流量測定 ,  予測 ,  *水位 ,  シミュレーション ,  *流量
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分析機器  (CC02020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPニューラルネットワーク ,  水位 ,  流量 ,  研究