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首页 > 期刊首页 >水利水电技术 >2015年1期  > 基于RBF神经网络的黄河含沙量测量数据融合研究
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基于RBF神经网络的黄河含沙量测量数据融合研究
RBF neural networks based-study on data fusion for measurement of sediment concentration of Yellow River
摘要: 针对黄河含沙量高、泥沙时空分布不均和环境变化显著等特点,提出了采用电容式差压法来测量黄河含沙量,建立了基于RBF神经网络的含沙量测量的数学模型.将含沙量信息值与温度、深度和流速值作为RBF网络的输入,进行含沙量测量的反演和误差分析.试验结果表明,基于RBF的数据融合方法能够有效地消除环境影响,提高系统测量的精度和稳定性.  

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