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申请/专利权人：南昌工程学院

摘要：本发明公开了一种通过机器学习确定矩形植被堰流量的方法，对不同的矩形植被堰河道工程进行现场测量，确定矩形植被堰流量系数；确定矩形植被堰流量系数Cd的关键影响参数；基于关键影响参数确定麻雀优化算法正则化学习机算法中的关键变量；应用于麻雀优化算法正则化学习机算法进行算法自学习，输出矩形植被堰流量系数Cd的预测表达式；测得实际工程中矩形植被堰目标工况的参数，代入确定的矩形植被堰流量系数Cd的预测表达式，得到实际工程矩形植被堰流量系数；求得矩形植被堰流量。本发明能够准确合理地预测矩形植被堰流量，有效地保证了水文勘测和山洪预报的准确性。

主权项：1.一种通过机器学习确定矩形植被堰流量的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对不同的矩形植被堰河道工程进行现场测量，测得渠道宽度为W，渠道内植被堰的堰顶宽度为Wx、堰顶长度为L和堰顶高度为P，对给定堰顶粗糙度K，在矩形植被堰流量Q条件下，对矩形植被堰上游的堰上水深h进行采集，确定矩形植被堰流量系数：Cd=QW2g0.5h1.5，g为重力加速度；步骤S2：确定矩形植被堰流量系数Cd的关键影响参数为：矩形植被堰上游的堰上水深h与堰顶长度L的比值，即堰顶长度相对水深hL；矩形植被堰上游的堰上水深h与堰顶粗糙度K的比值，即无量纲粗糙度hK；堰顶高度P与堰顶长度L的比值，即矩形植被堰高长比PL；堰顶高度P与堰顶粗糙度K的比值，即矩形植被堰粗糙度高度比PK；以及矩形植被堰上游佛氏数Fr，表达式为Fr=QWh+Pg·h+P0.5，式中·为点乘；步骤S3：在矩阵实验室中基于步骤S2中的关键影响参数，确定麻雀优化算法正则化学习机算法的激活函数为Tanh函数，基于确定的Tanh函数确定麻雀优化算法正则化学习机算法中的关键变量；步骤S4：基于步骤S2中确定的矩形植被堰流量系数Cd的关键影响参数结合步骤S3中的麻雀优化算法正则化学习机算法中的关键变量，应用于麻雀优化算法正则化学习机算法进行算法自学习，输出矩形植被堰流量系数Cd的预测表达式；输入权重矩阵IW，输入变量矩阵Y，隐藏神经元偏置矩阵B，输出权重矩阵LW；步骤S5：测得实际工程中矩形植被堰目标工况的参数为：堰顶长度相对水深hL、无量纲粗糙度hK、矩形植被堰高长比PL和矩形植被堰上游佛氏数Fr，代入步骤S4确定的矩形植被堰流量系数Cd的预测表达式，得到实际工程矩形植被堰流量系数；测得实际工程中渠道宽度W和矩形植被堰上游的堰上水深h，即可求得矩形植被堰流量Q=CdW2g0.5h1.5。

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