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为了实现灌区精确量水、准确率定闸门流量系数,该研究针对弧形闸门泄流特性,采用支持向量机(support vector machine, SVM)、广义回归神经网络(generalized regression neural network, GRNN)、极限学习机(extreme learning machine, ELM)及核函数极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM),对其淹没流态的泄流量进行预测,通过评价指标、目标函数(objective function, OBJ)准则和不确定分析等方法对模型性能进行综合评估。基于最优预测模型性能,引入全局敏感性分析Sobol法对无量纲参数进行量化分析,得出各参数对泄流量的重要程度,并进一步探究影响泄流的重要参数与流量系数(Cd)之间的变化规律。结果表明：KELM模型在测试阶段决定系数R2=0.972、平均绝对百分比KMAPE=5.038%、均方根误差KRMSE=0.020、威尔莫特一致性指数KWIA... 相似文献
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为了探究琴键堰在淹没出流条件下的泄流情况及对淹没效应的敏感性,该研究在矩形水槽中对四种琴键堰基本体型（A型：上下游均倒悬;B型：上游倒悬;C型：下游倒悬;D型：上下游均无倒悬）进行了物理模型试验,分析琴键堰在淹没出流条件下的流态随下游水位的变化过程,得到其上下游堰上总水头之间的关系及淹没系数,并进一步分析四种琴键堰对淹没的敏感性以及比较四种琴键堰在淹没出流条件下的泄流量和泄流效率。试验结果表明,随着下游水位的壅高,四种琴键堰堰后依次出现了淹没后的冲击射流、破碎（表面跳跃）、表面波和表面射流流态;在来流量相同的情况下,C型和D型琴键堰在淹没系数S≥0.6时,逐渐发生淹没,且其流量折减系数随淹没系数的增大而减小,而B型和A型琴键堰分别在S≥0.15和S≥0.2时提前进入淹没状态。四种不同体型琴键堰的临界淹没度（Sm）分别为：A型0.5、B型0.3、C型0.7、D型0.65。对比看来,仅具有上游倒悬结构的B型琴键堰对淹没最为敏感,其次是具有对称倒悬结构的A型,而向下游的倒悬结构可以延缓上游的淹没;四种不同类型琴键堰的淹没泄流效率受\ 相似文献
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