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第46卷第2期人民黄河Vol.46,No.2

2024年2月YELLOWRIVERFeb.,2024

黄河下游河道悬沙与床沙粒径智能预测研究

1,22,32,32,4

董庆豪,孙龙飞,王远见,赵万杰

(1.郑州大学水利与交通学院,河南郑州450001;2.黄河水利委员会黄河水利科学研究院,河南郑州450003;

3.水利部黄河下游河道与河口治理重点实验室,河南郑州450003;4.河海大学水利水电学院,江苏南京210098)

摘要:探究河道悬沙和床沙粒径分布有助于分析河道泥沙整体淤积情况,并反馈指导优化水库运用方式。为系统掌握黄河下游

河道悬沙与床沙粒径的分布规律,收集整理黄河下游河道花园口等6个断面的水沙系列数据,采用递归特征消除算法进行变量筛

选,并基于不同机器学习算法构建黄河下游河道泥沙粒径的预测模型。结果表明:变量筛选算法能够有效提取模型中的主要影响

因子,而利用机器学习算法进行不同断面泥沙粒径预测时,在测试集上整体表现较好,各断面优选模型预测悬沙粒径的决定系数R2

均在0.64~0.89之间,床沙的均在0.37~0.72之间。同时,采用2020年数据对模型预测效果进一步验证时,悬沙和床沙粒径预测值

与实测值R分别达0.6097和0.4456,表明所建模型能够有效实现黄河下游河道泥沙粒径预测。

关键词:泥沙粒径;变量筛选;机器学习;智能预测;黄河下游河道

中图分类号:TV145;TV882.1文献标志码:Adoi:10.3969/j.issn.10001379.2324.02.006

引用格式:董庆豪,孙龙飞,王远见,等.黄河下游河道悬沙与床沙粒径智能预测研究[J].人民黄河,2024,46(2):3237.

ResearchonIntelligentPredictionofSuspendedLoadandBedMaterialLoad

ParticleSizeintheLowerYellowRiver

1,22,32,32,4

DONGQinghao,SUNLongfei,WANGYuanjian,ZHAOWanjie

(1.SchoolofWaterConservancyandTransportation,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450001,China;

2.YellowRiverInstituteofHydraulicResearch,YRCC,Zhengzhou450003,China;

3.KeyLaboratoryofLowerYellowRiverChannelandEstuaryRegulation,MWR,Zhengzhou450003,China;

4.CollegeofWaterConservancyandHydropowerEngineering,HohaiUniversity,Na

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