基于bp神经网络的淤地坝次降雨泥沙淤积预测

为了探求淤地坝在次降雨情况下的泥沙淤积量,以黄土高原丘陵区花梁坝实测数据为例,引用3层前馈型bp网络建模方法,对侵蚀性降雨条件下淤地坝泥沙淤积量进行了研究。在模型输入层变量分别为最大30min降雨强度(mm/min)、降雨总量(mm)、平均降雨强度(mm/min)和降雨侵蚀力(mm2·min),输出层变量为淤地坝泥沙淤积量,根据降雨资料和淤积信息对应关系所计算的实际资料,对网络进行了训练,并运用训练后的网络进行模拟和预测。结果表明,bp网络的绝对拟合误差和相对拟合误差均较低,绝对拟合误差最大为-0.0061万t,相对拟合误差最大为-1.2946%。同时,bp网络还具有较高的预测精度,泥沙淤积预测的绝对误差最大为-0.039万t,相对误差最大为-5.5901%。该模型的建立为土壤侵蚀产沙规律的研究提供了一条新途径。