人工神经网络技术在水质动态预测中的应用

• 作者: 宋保平 李绿芊 过仲阳 陆衍 陈中原
• 来源期刊: 华东师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 地下水水质 人工开采与回灌 动态预测
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 页码范围: 84-89
• 页数: 6页
• 分类号: P641.74
• 字数: 3151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2001.01.014

摘要

根据前人研究，上海地区地下水的水质变化主要受人工开采和回灌活动的影响，然而，由于地下水流动的复杂性,水质变化与采灌井的开采量及回灌量之间存在着完全非线性的关系；另一方面，人工神经网络技术具有较强的解决矛盾样本(即非线性问题)的能力，因此，作者在收集已有观测资料的基础上，利用人工神经网络技术对上海地区第III承压含水层的矿化度变化进行了预测。算例表明，应用该法进行单井预测的相对误差只有2.07%，多井预测的相对误差小于1.5%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈中原	华东师范大学教育部城市与环境开放实验室	55	1086	18.0	31.0
2	过仲阳	华东师范大学教育部城市与环境开放实验室	59	604	13.0	21.0
3	宋保平	华东师范大学教育部城市与环境开放实验室	7	219	7.0	7.0
4	李绿芊	华东师范大学教育部城市与环境开放实验室	2	62	2.0	2.0
5	陆衍		1	54	1.0	1.0