曹爱武, 顾圣平, 何露, 国栋

(河海大学水利水电学院,江苏南京210098)

基于小波神经网络的水库泥沙预测

曹爱武, 顾圣平*, 何露, 国栋

(河海大学水利水电学院,江苏南京210098)

针对水沙机理复杂,水文预报中泥沙难以预测的问题,将小波神经网络应用到水库入库含沙量、泥沙淤积量预测,计算简便,预测结果可为水库短期调度运行和长期运行管理提供依据。采用梯度修正法修正网络权值和小波基函数参数,通过分析影响水库入库含沙量、泥沙淤积量的主要因素,分别建立小波神经网络预测模型。以某水库为例,对其入库含沙量及泥沙淤积量进行了预测。与实测结果的对比分析表明,预测结果的确定性系数分别达到0.70及0.97,且入库含沙量的预测结果较BP神经网络预测结果好。该方法预测精度较高且计算方便。

水库淤积;含沙量预测;小波神经网络;梯度修正法

水库作为重要的基础设施之一,在我国水利建设中发挥着重要作用。然而,泥沙淤积使得水库的功能性、安全性和效益性受到影响[1]。水库泥沙淤积侵占水库有效库容,抬高回水位,降低水库调蓄能力,增加淹没范围,使得水库使用寿命降低,运行安全隐患增加[2]。而水库泥沙淤积情况又受到多种因素的影响,如由于上游水土保持工作、水库拦沙的影响,三峡水库的悬移质输沙量仅为工程设计论证值的40%[3]。因此,在分析泥沙规律的基础上,采取一系列工程、非工程措施,控制水库的泥沙淤积量,减少泥沙淤积对水库的影响,对提高水库长期运行的安全可靠性,增加水库综合利用效益具有重要的意义[4-5]。……