基于數(shù)據挖掘的錢塘江河口水沙運動規(guī)律研究.pdf

1、錢塘江河口潮強流急,涌潮洶涌,河床沖淤變化劇烈,是最具代表性的強潮河口。探索與運用錢塘江河口水沙運動規(guī)律,一直是治理和保護該河口的一項重要的基礎性工作。歷經幾代人的努力,錢塘江河口水沙運動規(guī)律研究發(fā)展了實測資料分析、數(shù)值模擬計算與河工模型試驗等多種預測手段并取得了系列的研究成果。近幾年,灰色理論、神經網絡、分形理論、小波分析等現(xiàn)代數(shù)據挖掘技術的出現(xiàn),為水沙運動規(guī)律研究提供了新的研究思路與途徑。
　　 論文在總結前人研究的基礎上,

2、利用錢塘江河口大量的實測資料,采用小波分析、人工神經網絡及其藕合模型等數(shù)據挖掘技術,結合理論分析、水槽試驗等研究手段,揭示錢塘江河口徑流、涌潮、細顆粒泥沙起動流速與沉降速度、潮流挾沙能力以及河床沖淤等變化特征與運動規(guī)律,以便為錢塘江河口的整治及重大涉水工程建設提供技術基礎,主要工作內容歸納如下:
　　 (1)基于人工神經網絡的預測模型研究。針對錢塘江涌潮高度、泥沙起動流速、細顆粒泥沙絮凝沉降速度及潮流挾沙能力與其影響因素之間存在

3、復雜的非線性關系,在識別各影響因子與分析訓練樣本代表性的基礎上,運用神經網絡的最佳函數(shù)逼近性能,建立了基于徑向基函數(shù)(RBF)網絡的預測模型。經實測與試驗數(shù)據的檢驗,該類模型均具有較好的泛化能力,并在定量評價各影響因子的貢獻程度中得到了成功應用。
　　 (2)基于小波分析的水動力與河床沖淤的長周期特性研究.依據長系列的水文與地形資料,在分析復Morlet小波函數(shù)基本特性的基礎上,選用該小波對標準化序列進行了小波變換,根據小波變換

4、系數(shù)與小波方差,揭示了錢塘江河口年徑流、潮差、沙坎高程以及河床容積的變化過程伴隨著21a左右的顯著周期,預計2010年以后,該河口徑流將轉入偏豐期。并以顯著周期為紐帶,提出了錢塘江河口水沙運動的長周期演變模式。
　　 (3)涌潮高度對影響因素與治江縮窄工程的響應研究。通過涌潮高度的神經網絡模型,結合正交試驗設計理論,定量地分析了各因素與大規(guī)模治江縮窄工程對涌潮的影響程度,結果表明,涌潮高度與下游潮汐呈正相關關系,而與河道地形呈負

5、相關關系,當徑流流量小于7000m3/s時,涌潮高度隨徑流增大而增大,超過此范圍后,則隨徑流增大而減小.大規(guī)模治江縮窄后,涌潮沿程強度分布趨于穩(wěn)定,在順直江道條件下,鹽官涌潮高度減小了0.17m,而彎曲江道,則增大了0.39m。
　　 (4)細顆粒泥沙起動流速、沉降速度與潮流挾沙能力的經驗公式研究?；诖罅康乃硨崪y資料與試驗數(shù)據,通過量綱分析與多元回歸率定相關參數(shù),建立了適合于錢塘江河口水流特性的細顆粒泥沙起動流速、沉降速度與

6、潮流挾沙能力的經驗擬合公式.經實測與試驗資料檢驗,公式具有良好的擬合精度與應用范圍。此外,文中還提出了從非恒定實測水沙過程中提取泥沙起動流速與潮流挾沙能力的方法。
　　 (5)基于小波分析與神經網絡的河床容積預報模型研究。針對河床容積變化具有趨勢性、周期性和隨機性的特點,在小波分析將時間序列分解成若干細節(jié)序列和背景序列的基礎上,結合人工神經網絡技術,建立了錢塘江河口河床容積的預報模型。經實測資料檢驗,最優(yōu)的預報模型(方案6),其