[发明专利]一种融合人工神经网络与水沙传输机制的河道水沙冲淤演变模拟方法

说明书

本发明公开一种融合人工神经网络与水沙传输机制的河道水沙冲淤演变模拟方法,是以河段蓄水量、冲淤量、上边界含沙量和上边界流量作为输入因子，以河段下边界流量、下边界含沙量作为输出因子，对M个河段构建M个神经网络模型；对M个河段神经网络模型训练；用训练好河段神经网络模型计算河段下边界流量和含沙量：基于水流连续方程和泥沙连续方程，利用各个河段上边界流量和含沙量及下边界流量和含沙量，在ΔT时间范围内计算各个河段的蓄水变化量和冲淤变化量，并计算ΔT时间后各个河段蓄水量和冲淤量。本发明采用人工神经网络技术，融合河道水沙传输机制，对神经网络模型赋予实际物理意义，实现河道冲淤演变快速智能模拟。

技术领域

本发明涉及河道水沙冲淤演变模拟方法，特别是涉及一种融合人工神经网络与水沙传输机制的河道水沙冲淤演变模拟方法。

背景技术

河道冲淤演变模拟是分析河道泥沙冲淤情况、研究河床演变规律的基础技术手段，也是降低水沙灾害损失的重要非工程措施之一。河道冲淤演变模拟在防汛减灾、河道整治工程建设等领域都有广泛的应用，为江河泥沙治理提供了一定科学技术支持。

目前，针对泥沙复杂运动规律的研究仍有不足之处，当前河道冲淤演变模拟不能严格反映河道水沙传输规律，模拟计算需要多种实际水沙资料支撑，运算步骤繁琐复杂，并且模拟计算误差难以进一步缩小，因此其在实际应用过程中存在一定问题。

近年来，人工神经网络技术突破了以往传统数值模型的思维与处理方法，为河道冲淤演变模拟提供了一种新思路。然而神经网络模型内部参数缺少明确物理意义，有必要开发具有实际物理机制的神经网络模型。本文融合人工神经网络与水沙传输机制，提出了一种新型河道水沙冲淤演变模拟方法。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种融合人工神经网络与水沙传输机制的河道水沙冲淤演变模拟方法,解决现有河道冲淤演变模拟方法存在的运算过程复杂、模拟精度偏低的问题。

为实现本发明的目的所采用的技术方案是：

一种融合人工神经网络与水沙传输机制的河道水沙冲淤演变模拟方法，包括：

S1，基于人工神经网络技术，以河段蓄水量、冲淤量、上边界含沙量和上边界流量作为输入因子，以河段下边界流量、下边界含沙量作为输出因子，对M个河段分别构建M个神经网络模型；

S2，利用河道实测水沙数据或河道水沙数值模型模拟数据，对已构建M个河段神经网络模型进行训练；

S3，利用训练好河段神经网络模型计算河段下边界流量和含沙量：

S4，基于水流连续方程和泥沙连续方程，利用各个河段上边界流量和含沙量以及下边界流量和含沙量，在ΔT时间范围内计算各个河段的蓄水变化量和冲淤变化量，并计算ΔT时间后各个河段蓄水量和冲淤量；

重复S3-S4，计算下一时刻河段下边界流量、含沙量以及河段蓄水量、冲淤量,直到模拟结束。

本发明采用人工神经网络技术，融合河道水沙传输机制，对神经网络模型赋予实际物理意义，实现河道冲淤演变快速智能模拟，提高河道冲淤演变模拟精度，可为流域应急防汛减灾、河道防护工程建设等提供技术支持。

附图说明

图1为融合人工神经网络与水沙传输机制的河道水沙冲淤演变模拟方法流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明融合人工神经网络与水沙传输机制的河道水沙冲淤演变模拟方法，其步骤如下：

步骤一，将河道概化为若干河段：