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题名RBF网络在西安渭滨地下水位埋深预测中的应用
被引量：9
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作者
董艳慧
周维博
卜卿
闫少芳
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机构
西安工业大学建筑工程学院
长安大学环境科学与工程学院
河北建投任丘热电有限责任公司
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出处
《节水灌溉》
北大核心
2012年第12期66-69,共4页
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基金
西安工业大学校长科研基金(XAGDXJJ1123)
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文摘
基于径向基(RBF)神经网络建模,对西安市渭滨地下水水源地的地下水位埋深进行了模拟和预测。将降雨、径流和人工开采量作为输入变量,对研究区域内的潜水和承压水位埋深分别进行预测。1984-2001年的数据用于径向基网络模型训练,2002-2005年的数据用于模型的验证,最后对2006-2023年共18年的地下水位埋深进行预测。结果表明,径向基神经网络模型对20年左右的数据序列有较好的预测效果,且根据降雨、径流和开采量,能较准确的预测地下水位埋深。
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关键词
径向基
地下水位埋深预测
潜水
承压水
降雨
径流
开采量
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Keywords
radial basis function neural network （RBF）
depth of groundwater level forecast
unconfined water
confined water
rainfall
runoff
artificial exploitation quantity
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分类号
P641
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名改进GA-BP模型在地下水位埋深预测中的应用
被引量：8
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作者
杜云皓
仇锦先
冯绍元
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机构
扬州大学水利与能源动力工程学院
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出处
《节水灌溉》
北大核心
2017年第9期81-84,共4页
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基金
水利公益性行业专项经费项目(201401007)
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文摘
地下水位埋深预测是有效实施节水措施、合理控制地下水位的前提与保证。鉴于地下水位埋深与引水量、降水量、蒸发量、排水量、地下水开采量等因素之间存在复杂的非线性关系,提出了基于改进遗传算法的BP神经网络模型用于地下水位埋深预测,弥补了BP神经网络本身易陷入局部最优值的缺陷;同时在遗传算法中改进了自适应交叉、变异概率算法,提高了神经网络的逼近能力和预测精度,并采用了Matlab软件实现了BP神经网络编程。通过不同模型在河套灌区解放闸灌域2000-2013年地下水位埋深模拟与预测,结果表明改进遗传算法优化的BP神经网络模型具有较高的预测精度和收敛速度,在其他地区地下水位埋深预测中也具有较好的适应性。
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关键词
地下水位埋深预测
改进遗传算法
BP神经网络
解放闸灌域
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Keywords
groundwater level depth forecast
improved genetic algorithm
BP neural network
Jiefangzha irrigation area
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分类号
S11
[农业科学—农业基础科学]
TV211.12
[水利工程—水文学及水资源]
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