温宗周，刘现华

（西安工程大学电子信息学院，陕西西安 710048）

基于BP算法的含沙量预测模型研究

温宗周，刘现华

（西安工程大学电子信息学院，陕西西安 710048）

为提高水库泥沙含量预测的精度，综合考虑水温、水深、流速等因素对预测精度的影响，构建基于BP算法的含沙量预测模型.首先，选用实测的水温、水深、流速数据作为样本数据进行BP神经网络的训练，通过设置预测误差实现对预测模型的约束，完成了含沙量预测模型的构建.当需要进行含沙量预测时，则将测试数据导入到训练好的预测模型中得到含沙量的预测值.仿真结果表明，此含沙量预测模型获得的含沙量值与实测值之间的误差小，预测精度达到了预期目标.

库区泥沙；BP算法；含沙量预测

0 引 言

水库具有防洪、蓄水、养殖、供水、发电和调沙等重要功能.水库库容的大小是水库的重要指标，保证水库库容是水库正常有效运行的关键.我国是一个沙河流众多的国家，泥沙问题比较突出，在洪水期，挟带泥沙的上游河流到达库区时，泥沙会沉降到库底，出现不同程度的淤积，尤其是在我国北方地区泥沙问题更加严重［1－3］.水库的泥沙淤积极大地损失了库容，降低了水库防洪、兴利的综合效益［4－5］.因此适时有效地泄洪排沙对保证库容、提高水库的利用率有着至关重要的意义.这就需要实时动态监测水库的泥沙含量，在泥沙含量超过设定的阀值时进行预警，为泄洪排沙、水沙调度提供科学依……