冯家山水库出库含沙量RBF网络预测模型研究

"基于RBF网络的冯家山水库出库含沙量预测研究 (2005年)" 本文主要探讨了冯家山水库在蓄洪排沙过程中如何通过科学预测来优化调度，以应对入库洪量与出库排沙泄量之间关系不明确的问题。冯家山水库位于中国渭河的千河支流下游，是一座多目标利用的水利工程，主要包括灌溉、供水、防洪、发电和养殖等。自1982年建成以来，由于严重的泥沙淤积，水库的有效库容和总库容都遭受了相当大的损失。 文章指出，传统的蓄洪排沙方法在实际操作中，对于入库洪量和排沙泄量的协调缺乏有效的定量分析。为了解决这一问题，研究者采用径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络技术构建了一个用于冯家山水库出库含沙量预测的模型。RBF网络因其快速收敛和高精度的特性，常被用于非线性系统的预测。该模型根据沙峰、洪峰入库时间和开闸排沙时间的差异，选择不同的网络结构，以适应不同条件下的预测需求。 为了验证模型的可行性，研究人员使用冯家山水库的历史排沙数据对模型进行了训练和检验。结果显示，模型的训练和检验结果具有较高的确定性系数，这意味着模型在预测出库含沙量方面的表现良好，能够为水库的运行管理提供科学依据。 关键词：RBF网络，冯家山水库，出库含沙量，预测 冯家山水库的泥沙淤积问题不仅影响了其经济效益，还对防洪、供水等核心功能构成挑战。通过RBF网络预测模型，可以更精确地预估排沙量，有助于提高水库调度的科学性和效率，从而减少泥沙积累，延长水库使用寿命，并优化其经济效益。这一研究不仅对冯家山水库具有实践意义，也为其他面临类似问题的水利工程提供了理论和技术支持。