.png){kind=icon}
返回
Flood-routing modeling with neural network optimized by social-based algorithm
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s11069-016-2176-5.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
预测和运行路线洪水需要在适当的进料时间进行准确的预测，以便能够发出适当的警告并采取适当的紧急措施。洪水路径问题是明渠水力学和河流工程中最复杂的问题之一。洪水路由是计算沿河流连续点的洪水波的渐进时间和形状的过程。为了获得洪水路由问题的近似解，使用了不同的技术。本文介绍了一种使用基于社会的算法 (SBA) 训练人工神经网络 (ANN) 的方法。该方法说明了针对称为ff-sba的Kheir Abad河洪水路线问题的前馈神经网络优化。为此，首先通过输入和输出时间序列之间的线性相关性来确定ANN模型中输入数据的数量和有效时滞; 随后，通过SBA优化前馈网络的权重。将遗传算法和线性回归等优化算法和统计模型与ff-sba进行了比较。与优化算法和统计模型的结果相比，伊朗Kheir Abad河的ff-sba模型显示出更大的灵活性和准确性。
Keyword:
Routing river flood
Time series
Feed-forward neural network
Social-based algorithm (SBA)
期刊
IF:
3.7
论文数:
9.6K
被引数:
2.8W
机构
引用论文
Comparison of three artificial intelligence techniques for discharge routing.png)
JOURNAL OF HYDROLOGY
JOURNAL OF HYDROLOGYIF6.3
PREAI
分享收藏A conceptual and neural network model for real-time flood forecasting of the Tiber River in Rome罗马台伯河实时洪水预报的概念和神经网络模型
PREAI
分享收藏Artificial neural network weights optimization based on social-based algorithm to realize sediment over the river基于社会算法的人工神经网络权值优化实现过河泥沙SOFT COMPUTING
SOFT COMPUTINGIF2.5
PREAI
分享收藏Cross-linkable Polymer Matrix for Enhanced Thermal Stability of Succinonitrile-based Polymer Electrolyte in Lithium Rechargeable Batteries可交联聚合物基质，用于增强锂可充电电池中基于丁二腈的聚合物电解质的热稳定性
OAAI
OAAI分享收藏分享收藏Probabilistic Impact Assessment of Electric Truck Charging on a Medium Voltage Grid电动卡车充电对中压电网的概率影响评估
PREAI
分享收藏
查看更多内容