径向基函数网络预测钱塘江涌潮模型：应用与影响分析

"这篇论文是2007年9月发表在浙江大学学报(工学版)上的，属于工程技术领域的研究。作者通过径向基函数网络(RBF网络)建立了一个预测钱塘江盐官站涌潮潮头高度的模型。论文着重探讨了钱塘江涌潮与多种影响因素之间的非线性关系，并强调模型的预测精度关键在于影响因子的识别和训练样本的选择。实证研究表明，该模型具有良好的预测能力。此外，论文还应用此模型分析了大型治江围涂工程对盐官潮头高度的影响，揭示了在不同河流形态下，此类工程会带来不同的涌潮变化效果。" 本文的核心知识点包括： 1. 径向基函数网络(Radial Basis Function Network, RBF网络)：这是一种人工神经网络，以其卓越的函数逼近能力而闻名，尤其适合处理非线性问题。RBF网络由输入层、径向基函数隐层和输出层组成，其中隐层节点使用径向基函数作为激活函数，能够有效地近似复杂的数据模式。 2. 涌潮模型：钱塘江的涌潮是由天文潮汐、水动力条件和河床形态等多种因素共同作用产生的复杂自然现象。作者建立的RBF网络模型可以预测潮头高度，有助于理解和预测这种非线性动态过程。 3. 影响因子识别：模型的预测精度依赖于正确识别和选择对涌潮有显著影响的因素，如天文潮汐、河流流量、河床形态等。这些因素的识别是构建有效模型的关键步骤。 4. 训练样本选择：为了训练RBF网络，需要选取代表性强、覆盖各种可能情况的样本数据。正确的样本选择有助于提高模型的泛化能力，即模型对未见过数据的预测准确性。 5. 泛化能力：通过实测资料验证，RBF网络建立的涌潮模型表现出良好的泛化能力，意味着模型不仅在训练数据上表现优秀，也能在新的、未知数据上保持准确的预测。 6. 治江围涂工程影响分析：论文应用模型分析了大规模治江围涂工程对钱塘江涌潮的影响，发现不同河流条件（顺直或弯曲）下，工程会带来不同影响，可能导致潮头高度上升或下降。 7. 实际应用价值：该研究对水资源管理、环境保护及水利工程设计具有实际指导意义，可以通过模型预测工程活动对涌潮的影响，从而制定更科学的治理策略。 这篇论文展示了RBF网络在解决实际工程问题中的应用，特别是在非线性系统建模和预测方面的优势，为钱塘江涌潮的科学研究和工程实践提供了有力的工具。