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基于IL-HMMs预测模型的地下水埋深预测研究
被引量：
6
1
作者
苏凯
岳德鹏
+3 位作者
YANG Di
于强
马欢
张启斌
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期263-268,共6页
以西北干旱典型县域磴口县为研究区,基于增量学习的改进隐马尔可夫预测模型(IL-HMMs),对区域地下水埋深进行了预测研究。为检验IL-HMMs模型预测效果,将模型预测结果与2013年长观井的实测数据进行了比较;同时为检验模型的优劣性,与未经...
以西北干旱典型县域磴口县为研究区,基于增量学习的改进隐马尔可夫预测模型(IL-HMMs),对区域地下水埋深进行了预测研究。为检验IL-HMMs模型预测效果,将模型预测结果与2013年长观井的实测数据进行了比较;同时为检验模型的优劣性,与未经增量学习的隐马尔可夫模型(HMMs)、加权马尔可夫链(WMCP)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)预测模型的预测结果进行了比较。结果表明:与其他几种预测模型相比,IL-HMMs模型预测精度显著提高,误差更小,有较好的鲁棒性。并使用IL-HMMs模型对2018年地下水埋深进行了预测,预测结果表明,2018年地下水年平均埋深略有增加、局部区域地下水埋深增量加剧。基于IL-HMMs模型的地下水埋深预测具有很好稳定性的同时对新数据加入又有很好的鲁棒性,可为地下水埋深动态预测提供思路与方法补充,为区域地下水资源开发利用和保护提供重要依据。
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关键词
地下水埋深
磴口县
增量学习
il
-
hmms
模型
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职称材料
题名
基于IL-HMMs预测模型的地下水埋深预测研究
被引量：
6
1
作者
苏凯
岳德鹏
YANG Di
于强
马欢
张启斌
机构
北京林业大学精准林业北京市重点实验室
佛罗里达大学地理系
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期263-268,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41371189)
"十二五"国家科技支撑计划项目(2012BAD16B00)
文摘
以西北干旱典型县域磴口县为研究区,基于增量学习的改进隐马尔可夫预测模型(IL-HMMs),对区域地下水埋深进行了预测研究。为检验IL-HMMs模型预测效果,将模型预测结果与2013年长观井的实测数据进行了比较;同时为检验模型的优劣性,与未经增量学习的隐马尔可夫模型(HMMs)、加权马尔可夫链(WMCP)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)预测模型的预测结果进行了比较。结果表明:与其他几种预测模型相比,IL-HMMs模型预测精度显著提高,误差更小,有较好的鲁棒性。并使用IL-HMMs模型对2018年地下水埋深进行了预测,预测结果表明,2018年地下水年平均埋深略有增加、局部区域地下水埋深增量加剧。基于IL-HMMs模型的地下水埋深预测具有很好稳定性的同时对新数据加入又有很好的鲁棒性,可为地下水埋深动态预测提供思路与方法补充,为区域地下水资源开发利用和保护提供重要依据。
关键词
地下水埋深
磴口县
增量学习
il
-
hmms
模型
Keywords
ground water depth
Dengkou County
incremental learning
il - hmms model
分类号
K903 [历史地理—人文地理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IL-HMMs预测模型的地下水埋深预测研究
苏凯
岳德鹏
YANG Di
于强
马欢
张启斌
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
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