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摘要
准确获取明渠流速场在水利工程领域具有重要意义，有助于更好地计算明渠流量和研究水沙运动规律。然而由于明渠易受到环境因素的影响，因此难以获得精确的流速场。文章建立了一种结合计算流体力学(CFD)和机器学习的断面流速场预测方法，并提出了一种组合神经网络模型PSO-BP-RBF用于预测明渠流速场。实验结果表明，PSO-BP-RBF模型能有效提高预测精度，节省时间成本，相对于其他模型能预测出更为准确的流速场，误差降低了2.6%～5.2%,预测误差在4.5%以内。
- 出版日期2023
- 单位四川大学; 成都万江港利科技股份有限公司
