LSTM神经网络和量纲分析法在弧形闸门过流计算中的对比

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作   者：

王艺霖;  靳燕国;  陈晓楠;  段春青;  张召;  雷晓辉;  常文娟; 

作者机构：

北京市水务局政务服务中心;  南水北调中线干线工程建设管理局;  流域水循环模拟与调控国家重点实验室; 

关键词：

量纲分析;  弧形闸门;  LSTM神经网络;  南水北调中线工程;  流量计算; 

期刊名称：

南水北调与水利科技(中英文)

i s s n：

2096-8086

年卷期：

2022 年 20 卷 003 期

页   码：

590-599

摘   要：

为保障工程建筑物的合理设计、输水渠道的科学调控及调水系统的安全运行,需对弧形闸门过闸流量进行精确计算.以南水北调中线工程干渠59座节制闸为研究对象,建立基于量纲分析法和长短期记忆神经网络两种不同的弧形闸门流量计算模型,选取2018-2019年2h时间尺度的原始观测数据作为模型输入,对比分析两种模型闸门流量计算的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差及纳什效率系数.结果表明:对于工程整体而言,长短期记忆神经网络方法的误差结果略优于量纲分析法,两者流量平均相对误差分别为2%~2.5%和3%~4%.另外,量纲分析法受水位波动影响较大,更适用于中线工程中下游(中、小流量)的闸门过流计算;长短期记忆神经网络方法受水位波动的影响相对略小,更适用于中线工程中上游(大、中流量)的闸门过流计算.该研究为南水北调中线工程闸门水力计算及调度运行提供了科学依据.