人工神经网络方法在大气降水氚浓度恢复中的应用

• 作者: 刘荣益 李志 段青梅 潘洪捷 陈鸿汉 龙文华
• 来源期刊: 地质与资源
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 氚浓度 影响因素 大气降水
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 水文/环境地质
• 页码范围: 208-212
• 页数: 5页
• 分类号: P426.6
• 字数: 2588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1947.2008.03.010

摘要

根据人工神经网络能识别输入输出数据间复杂的非线性关系等特性,选用北半球(纬度22～74°)70个站点的IAEA/WMO大气降水氚浓度观测数据,建立了大气降水氚年平均浓度的恢复模犁.通过对比认为:人工神经网络恢复的降水氚浓度能客观地反映其真实值,为无资料地区恢复1953年以来大气降水氚浓度提供了一种更好的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鸿汉	中国地质大学水资源与环境学院	88	1776	22.0	39.0
2	龙文华	中国地质大学水资源与环境学院	8	74	4.0	8.0
4	段青梅		4	55	3.0	4.0
7	李志		10	53	4.0	7.0
8	潘洪捷		7	48	4.0	6.0
9	刘荣益		3	18	2.0	3.0