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文章以流量、潮位、潮差、水温、水深和波能为影响因子,建立了长江口深水航道回淤预测的神经网络模型,并利用该模型的预测结果分析了回淤量随单一影响因子的变化规律。结果表明:全航道回淤总量随流量呈一定的非单线性变化特征;波能、水温、潮位和潮差对回淤量的影响基本呈单线性变化特征,回淤量随各水文要素的增大而增大;洪季条件下对回淤量影响较大的水文条件分别为流量、波能和潮位,而潮差和水温变化的影响相对较小。本文的研究成果为长江口深水航道的维护以及回淤机制的研究提供可靠的理论依据和明确的参考指标,具有重要的工程实践意义。 相似文献
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