基于神经网络模型预测黄河调水调沙期间含沙量程序设计打开文本图片集一、讨论背景黄河作为我国第二大河，水少沙多，水沙不平衡使黄河至今仍是最为复杂难以治理的河流。讨论含沙量的预测，可为今后黄河流域水资源的统一调度管理，尤其是预防黄河下游再次出现断流提供科学的依据。人工神经网络与传统的方法相比具有不可替代的优势，它有很强的自学能力，具有很强的鲁棒性、容错性、非线性，在建立 BP 神经网络模型的基础上，对黄河下游调水调沙期间含沙量的预测进行了讨论。二、讨论过程1、成立科技创新领导小组，确保项目顺利进行该项目于 2024 年 7 月，以主管局长为组长、技术人员和技师等为成员的工作小组，为确保该项目的顺利进行打下坚实基础。2、制定方案、精心设计3、项目完善阶段通过训练好的模型预测的含沙量，与实测含沙量基本吻合。三、模型建立和程序设计1、技术原理利用神经网络的思路，即由因变量预测期望值，在 matlab 中调用神经网络函数，确定隐含层、输出层的计算函数，确定新建模型的精度，循环计算，直到达到精度要求。模型对应的实例，取含沙量作为神经元的输出层，以影响预测目标的特征因素作为输入层神经元，为避开众多不确定因素对预测结果的干扰，利用神经网络具有的识别功能，即输入事物的部分特征信息，就能识别整个事物的功能，经过讨论与分析，选取流量、水位为影响因子值。样本为2024 年 6 月 21 日至 7 月 31 日共 41 日的流量、水位、和含沙量，用于训练模型。具体步骤如下：第一步：进行归一化。本次建立的模型归一化公式为：第二步：网络建立，应用 newff（）函数建立 BP 网络结构；第三步：网络训练，应用 train（）函数对网络进行训练；第四步：网络测试，对训练好的模型进行仿真预测。2、性能指标本网络输入层 2 个，隐含层 6 个，输出层 1 个；隐含层和输出层的激励函数分别为 tansig，purelin；模型训练时间设置为 1000，训练精度设置为 0.005。3、程序设计clear；clc；X=[]；D=[]；net=newff（[]，[61]，{"tansig"，"purelin"}）net.trainParam.epochs=1000；net.trainParam.goal=0.005；net=train（net，X，D）；O=sim（net，X）；plot（X，D，X，O）；py=[]sim（net，py）4、先进性与创新性5、国内外同技术比较人工神经网络自 1986 年由 Romelhart 提出误差反向传播算法后大量应用于模式识别与分类、系统仿真、故障职能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面，...
