基于数据挖掘的灌溉渠道运行状况健康度检测研究
赵钟声
许景辉
王雷
王一琛
1.西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌7121002.西北农林科技大学 旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西 杨凌 712100;西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌7121003.西北农林科技大学 旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西 杨凌 7121004.西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌712100
摘要：[目的]探究分类模型对灌溉渠道运行状况健康度的检测效果.[方法]对陕西关中地区某灌区2014年10月―2018年10月各级渠道流量以及灌溉发生运行不良状况下异常终端报警信息等数据进行抽取和探索分析处理,提取渠道运行状况特征评价指标,构建灌区渠道运行状况健康识别模型.[结果]构建的LM神经网络模型与传统BP网络模型、CART决策树模型,对759个训练样本分类中综合分类准确率均高于98％;对156个测试样本,综合分类准确率LM神经网络模型相比BP网络模型同为96.2％,CART决策树模型为94.9％.对3个模型测试样本ROC曲线分析发现,LM神经网络模型中运行正常渠道分类准确度折线与运行不正常渠道分类准确度折线表现更优.[结论]LM神经网络模型是最优模型,可实际应用于渠道运行状态健康度识别检测,实际应用中对该灌区运行不正常渠道识别准确率为80.95％.
关键词：数据挖掘灌区渠道神经网络模型
分类号：X321(环境规划与环境管理)
论文发表日期：2020-11-28
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 130-136 )
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