神经网络与地下水流动数值模型在干旱内陆区地下水位变化分析中的应用

• 作者: 冯绍元 康绍忠 蒋静 霍再林
• 来源期刊: 水利学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 FEFLOW 地下水动态 干旱内陆区
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 页码范围: 724-728
• 页数: 5页
• 分类号: P333
• 字数: 3936字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0559-9350.2009.06.012

摘要

建立了基于人工神经网络(ANN)和地下水流动数值模拟(FEFLOW)的考虑动态边界的干旱内陆区地下水位动态模型(ANN-FELOW),并对模型进行了评价.模型中将地下水位动态边界运用ANN表征为自然条件、人类活动等多个因子非线性影响作用的结果.运用ANN-FEFLOW模型对我国典型干旱内陆区石羊河流域民勤绿洲地下水位模拟结果表明,模型具有较高的精度,ANN-FEFLOW模型在临近动态边界区域地下水位模拟精度明显高于FELOW模型.相对静态边界条件区域地下水模型,ANN-FELOW模型能较为真实的反应边界地下水动态对区域地下水的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康绍忠	中国农业大学中国农业水问题研究中心	67	2022	27.0	44.0
2	冯绍元	中国农业大学中国农业水问题研究中心	84	2362	26.0	46.0
3	霍再林	中国农业大学中国农业水问题研究中心	34	472	13.0	21.0
4	蒋静	中国农业大学中国农业水问题研究中心	4	123	4.0	4.0