王寶賀 蘇沛蘭 吳建華 張玉勝 吳鑫昊

摘 要：灌區(qū)渠道流量計(jì)量大都以流速儀法測(cè)量為主，渠道斷面布設(shè)較多數(shù)量的流速儀可有效保證測(cè)流精度，但也提高了測(cè)流難度。以太園泵站某段供水明渠為研究對(duì)象，基于多測(cè)線、多測(cè)點(diǎn)流速儀實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，將斷面流量設(shè)定為輸出、不同位置測(cè)點(diǎn)流速作為輸入，對(duì)ＧＡ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并將驗(yàn)證結(jié)果與流速面積法計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，ＧＡ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅需４ 個(gè)特定位置處測(cè)點(diǎn)流速可得到滿足精度的計(jì)算結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)明渠測(cè)點(diǎn)數(shù)量的優(yōu)化，保證測(cè)流精度并為相關(guān)模型在渠道測(cè)流的應(yīng)用提供新思路。

關(guān)鍵詞：流速儀法；ＧＡ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；測(cè)點(diǎn)數(shù)量?jī)?yōu)化；渠道測(cè)流

中圖分類號(hào)：ＴＶ１３１ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２３．１２．０２１

引用格式：王寶賀，蘇沛蘭，吳建華，等．基于ＧＡ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的明渠流速測(cè)點(diǎn)優(yōu)化研究［Ｊ］．人民黃河，２０２３，４５（１２）：１１７－１２３．

我國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，灌溉用水需求量大、利用率低，只有對(duì)灌區(qū)流量精確計(jì)量、灌溉水資源合理分配，才能有效地實(shí)現(xiàn)灌區(qū)水資源的高效利用［１－２］ 。受水流流態(tài)、渠道斷面形狀等因素影響，不少測(cè)流設(shè)備的測(cè)量結(jié)果精度無(wú)法保證［３－４］ ，只能通過(guò)流速儀法獲取斷面流量。然而布設(shè)數(shù)量較多的流速儀會(huì)增加測(cè)流難度且需要較大的人力物力，為了減少測(cè)點(diǎn)布設(shè)數(shù)量，不同學(xué)者總結(jié)出不同渠道斷面流速分布公式［５－７］ 。由于渠道類型多種多樣，目前尚無(wú)一種普遍適用的流速測(cè)點(diǎn)數(shù)量?jī)?yōu)化方法。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種算法數(shù)學(xué)模型，具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、充分逼近任意復(fù)雜非線性函數(shù)的能力，同時(shí)基于訓(xùn)練結(jié)果對(duì)輸入?yún)?shù)進(jìn)行篩選可有效實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入?yún)?shù)的數(shù)量?jī)?yōu)化。王建臣等［８］ 建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)床主軸熱誤差預(yù)測(cè)模型，并對(duì)相關(guān)性較高的測(cè)點(diǎn)進(jìn)行篩選。余曉露等［９］ 建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了用少量參數(shù)預(yù)測(cè)邊坡體積變化。ＢＰ（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ＢＰ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，但該網(wǎng)絡(luò)存在一定的缺陷，例如易陷入局部最優(yōu)解等問(wèn)題。遺傳算法（ ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＡ）具有全局尋優(yōu)的特點(diǎn)，將其與ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合能保證較高預(yù)測(cè)精度及計(jì)算速度［１０－１３］ 。

綜上所述，ＧＡ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展較為成熟，但將其應(yīng)用到渠道測(cè)流的研究相對(duì)較少。通過(guò)ＧＡ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立少量測(cè)點(diǎn)流速與斷面流量之間的非線性函數(shù)關(guān)系，對(duì)明渠流速測(cè)點(diǎn)數(shù)量?jī)?yōu)化具有重要意義。本文以東深供水工程太園泵站某段供水明渠為研究對(duì)象，以不同數(shù)量、不同位置處測(cè)點(diǎn)流速作為輸入，斷面流量作為輸出，對(duì)ＧＡ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并將測(cè)試樣本預(yù)測(cè)流量與單一ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)流量及流速面積法計(jì)算流量進(jìn)行對(duì)比，研究輸入?yún)?shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，以期在保證測(cè)流精度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)線、測(cè)點(diǎn)數(shù)量?jī)?yōu)化。