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摘要:
山东莱州湾南岸地下水密度受多种因素影响,传统方法难以拟合.利用人工神经网络(简称ANN)高效的自组织学习能力和抗实验噪音能力及应用神经网络工具箱设计了三层反馈式神经网络模型,得出映射莱州湾南岸地下水密度与含盐量之间相关关系的基于ANN的地下水状态方程.该方程包含了莱州湾南岸地下水密度与含盐量之间从近似常数到线性关系再到高度非线性关系的性质.基于ANN的地下水状态方程具有形式简单,易于使用等特点.
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文献信息
篇名 基于人工神经网络的地下水状态方程--以山东莱州湾南岸地下水研究为例
来源期刊 高校地质学报 学科 地球科学
关键词 状态方程 地下水 人工神经网络 山东莱州湾南岸
年,卷(期) 2001,(4) 所属期刊栏目 水文地质学
研究方向 页码范围 483-487
页数 5页 分类号 P641.2
字数 2869字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-7493.2001.04.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张永祥 吉林大学环境工程学院 3 49 3.0 3.0
2 韩非 南京大学地球科学系 8 54 4.0 7.0
3 薛禹群 南京大学地球科学系 42 2187 25.0 42.0
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研究主题发展历程
节点文献
状态方程
地下水
人工神经网络
山东莱州湾南岸
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高校地质学报
双月刊
1006-7493
32-1440/P
大16开
南京市汉口路22号南京大学
1995
chi
出版文献量(篇)
1557
总下载数(次)
0
总被引数(次)
29259
论文1v1指导