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申请/专利权人：吴平勇

摘要：本发明公开了一种基于渠道垂直切面的平均流速计算方法，包括以下步骤：步骤1：设置若干条同一平面均匀分布的垂线，将渠道横截面划分为若干个垂直切面；步骤2：利用测速仪获得渠道中垂线表面流速以及每条垂线的表面流速，利用水位测量设备获得每条垂线处的水深；步骤3：建立中垂线表面流速和其他垂线与中垂线相对位置与其他垂线表面流速的关系；步骤4：建立渠道垂直切面处的表面流速和水深，与垂直切面平均流速之间的线性关系；步骤5：通过中垂线表面流速和水位得到河道断面流量。本发明解决了传统流速面积法水位改变需要重新测量所有数据的问题，使得测量测验工作更加高效、准确，具有重要的创新意义和应用价值。

主权项：1.一种基于渠道垂直切面的平均流速计算方法，包括以下步骤：步骤1：设置若干条同一平面均匀分布的垂线，将渠道横截面划分为若干个垂直切面；所述垂线为垂直于水面的切断线；步骤2：利用测速仪获得渠道中垂线表面流速以及每条垂线的表面流速，利用水位测量设备获得每条垂线处的水深；所述中垂线为垂直于渠道水面中间点的切断线；步骤3：建立中垂线表面流速和其他垂线与中垂线相对位置与其他垂线表面流速的关系，具体为：使用GA_BP神经网络，将中垂线表面流速和各个垂线与中垂线的相对位置作为输入，各个垂线的表面流速作为特征输出，得到中垂线表面流速和其他垂线表面流速的关系；所述GA_BP神经网络包括：构建基本的BP神经网络，采用GA算法来优化神经网络初始的权值及阈值，选取最优的权值及阈值，最后再继续使用BP神经网络进行训练；步骤4：建立渠道垂直切面处的表面流速和水深，与垂直切面平均流速之间的线性关系，具体为：使用BP监督RBF神经网络将垂线位置处的水深和表面流速作为特征输入，垂直切面平均流速作为特征输出得到所述线性关系；所述RBF神经网络包括：采用监督学习算法对RBF神经网络的参数进行训练；对代价函数进行梯度下降，然后修正每个参数；所述参数包括径向基函数的中心、方差和隐含层到输出层的权值；步骤5：通过中垂线表面流速和水位得到河道断面流量，具体为：输入中垂线表面流速，根据GA_BP神经网络获得的中垂线表面流速和其他垂线表面流速的关系，得到其他垂线表面流速；然后通过训练好的RBF神经网络得到各垂直切面平均流速；最后根据各垂直切面的面积计算出河道断面流量。

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权利要求：

百度查询： 吴平勇 一种基于渠道垂直切面的平均流速计算方法