地下水水位预测的人工神经网络模型研究

• 作者: 冉全 向速林
• 来源期刊: 贵州科技工程职业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 地下水水位 预测 降雨量 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 27-28
• 页数: 2页
• 分类号: TV211.12

摘要

地下水系统是一个复杂的随机系统，根据地下水水位与其影响因素之间存在的相关关系，建立了一个基于神经网络的地下水水位预测模型，并将其用于研究区地下水水位的预测，结果表明该方法具有较高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向速林	华东交通大学土建学院	50	547	15.0	21.0
2	冉全		8	53	3.0	7.0