一种明渠的流量测量方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种明渠的流量测量方法、装置、设备及存储介质，其中所述方法包括：获取已训练的神经网络模型；固定所述已训练的神经网络模型中的参数，并将所述明渠的特征输入参数数据输入至已训练的神经网络模型；从所述已训练的神经网络模型中获取所述明渠的总流量。通过训练流量径向神经网络模型，综合运用实测数据与流速场数据对流量测算神经网络模型进行充分训练，获得具有较好泛化性能的神经网络模型，将模型应用于灌区流量测算。相对于传统方法可以减少实测工作量，提高测算效率，对具有不同特征参数的渠道适应性较好，测算流量经实测值验证满足工程应用精度要求。测值验证满足工程应用精度要求。测值验证满足工程应用精度要求。

【技术实现步骤摘要】
一种明渠的流量测量方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及水利工程领域，尤其涉及一种明渠的流量测量方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前大型明渠的水流量的确定基本上都是通过实测断面的水流量确定的，水资源短缺问题持续存在，快速准确的明渠流量测量是灌区水资源优化调度的前提。目前灌区仍普遍采用传统方法进行渠道流量测算，例如流速
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面积法、水位
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流量关系法、堰槽法等，效率和精度难以同时兼顾。例如：流速
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面积法、水位
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流量关系法以及堰槽法等传统方法，但是采用传统的水流量测量方法，很多在测量时需要测量多点流速，操作繁琐，工作量大，并且如采用声学多普勒流速剖面仪(ADCP)，设备昂贵，不利于推广；亦或者根据简单的水位
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流量测量精度较低，不能得到具有参考价值信息。由此，亟待一种实测工作量少，测量精度高，容易实现，结果稳定可靠，能够广泛使用，并能满足工程精度的明渠流量测量方法。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种明渠的流量测量方法，其特征在于，包括：获取已训练的神经网络模型；固定所述已训练的神经网络模型中的参数，并将所述明渠的特征输入参数数据输入至已训练的神经网络模型；从所述已训练的神经网络模型中获取所述明渠的总流量。2.根据权利要求1所述的明渠的流量测量方法，其特征在于，所述获取已训练的神经网络模型的步骤之前包括：获取针对神经网络模型的明渠参数数据集；将所述明渠参数数据集进行敏感性分析得到所述明渠的特征输入参数；根据所述特征输入参数训练所述神经网络模型。3.根据权利要求2所述的明渠的流量测量方法，其特征在于，所述获取明渠针对神经网络模型的明渠参数数据集的步骤包括：基于明渠的工程参数建立所述明渠的CFD模型；根据所述CFD模型模拟得到至少100组明渠断面的流速场；基于所述至少100组明渠断面的流速场建立所述明渠的参数数据集。4.根据权利要求3所述的明渠的流量测量方法，其特征在于，所述根据所述CFD模型模拟得到至少100组明渠断面的流速场的步骤还包括：根据实测明渠流速数据检验所述CFD模型的精确度；通过损失函数优化所述CFD模型中的参数，得到修正后的CFD模型；输入不同的明渠工程参数至所述CFD模型得到不同明渠工程参数下明渠的流量参数数据；基于所述不同明渠工程参数下明渠的流量参数数据建立所述神经网络模型的参数数据集。5.根据权利要求2所述的明渠的流量测量方法，其特征在于，所述将所述明渠参数数据集进行敏感性分析得到所述明渠的特征输入参数的步骤包括：针对所述明渠参数数据集中的数据对建立神经网络模型进行敏感性分析；基于所述敏感性分析确...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁芊，张人元，周新志，陈炳才，
申请(专利权)人：新疆师范大学，
类型：发明
国别省市：