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人工内分泌网络模型在水文地质参数研究中的应用
被引量：
2
1
作者
马荣
石建省
刘继朝
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期914-921,共8页
传统方法在计算含水层渗透系数的过程中通常面临着不均匀系数C难以确定、对研究区水文地质条件较为依赖等困难。通过分析和概括内分泌系统独特的信息处理功能,构建了人工内分泌网络模型。在详细介绍模型算法和计算步骤的基础上,将其应...
传统方法在计算含水层渗透系数的过程中通常面临着不均匀系数C难以确定、对研究区水文地质条件较为依赖等困难。通过分析和概括内分泌系统独特的信息处理功能,构建了人工内分泌网络模型。在详细介绍模型算法和计算步骤的基础上,将其应用到华北平原滹沱河冲洪积扇前缘,根据孔隙度及粒度分布特征对含水层渗透系数进行预测,并与传统的经验公式Beyer法和Slichter法进行对比。计算结果表明:Beyer法的预测精度最低,其相对误差主要集中于0.078～1.342;Slichter法的预测精度有所提高,但对于渗透系数极端值的预测仍存在较大误差,相对误差主要集中于0.046～0.643;人工内分泌网络模型具有较高的预测精度,其相对误差主要集中于0.006～0.420。与传统经验公式相比,人工内分泌网络模型具有较高的计算精度和良好的通用性,且能够直接计算出含水层的垂向渗透系数,无需后期的数据验证。
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关键词
人工内分泌网络模型
渗透系数
孔隙度
水文地质
含水层
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职称材料
题名
人工内分泌网络模型在水文地质参数研究中的应用
被引量：
2
1
作者
马荣
石建省
刘继朝
机构
中国地质科学院水文地质环境地质研究所
出处
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期914-921,共8页
基金
国家"973"计划项目(2010CB428800)
文摘
传统方法在计算含水层渗透系数的过程中通常面临着不均匀系数C难以确定、对研究区水文地质条件较为依赖等困难。通过分析和概括内分泌系统独特的信息处理功能,构建了人工内分泌网络模型。在详细介绍模型算法和计算步骤的基础上,将其应用到华北平原滹沱河冲洪积扇前缘,根据孔隙度及粒度分布特征对含水层渗透系数进行预测,并与传统的经验公式Beyer法和Slichter法进行对比。计算结果表明:Beyer法的预测精度最低,其相对误差主要集中于0.078～1.342;Slichter法的预测精度有所提高,但对于渗透系数极端值的预测仍存在较大误差,相对误差主要集中于0.046～0.643;人工内分泌网络模型具有较高的预测精度,其相对误差主要集中于0.006～0.420。与传统经验公式相比,人工内分泌网络模型具有较高的计算精度和良好的通用性,且能够直接计算出含水层的垂向渗透系数,无需后期的数据验证。
关键词
人工内分泌网络模型
渗透系数
孔隙度
水文地质
含水层
Keywords
artificial endocrine network model
hydraulic conductivity
porosity
hydrogeology
aquifer
分类号
P641 [天文地球—地质矿产勘探]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
人工内分泌网络模型在水文地质参数研究中的应用
马荣
石建省
刘继朝
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
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