基于BP神经网络的地下水动态预测

• 作者: 刘俊民 张斌
• 来源期刊: 水土保持研究
• 关键词: 人工神经网络 地下水位 动态趋势
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 页码范围: 235-237
• 分类号: P345
• 语种: 中文

摘要

人工神经网络是一种高度非线性的并行分布处理系统，采用人工神经网络预测宝鸡市的地下水位动态变化趋势，取1995--2007年研究区内的降水人渗补给量、河道渗漏补给量、人工开采量和闸坝蓄水渗漏量作为输入因子，建立BP模型，用于模拟2008的年地下水位埋深，并与传统的灰色模型进行比较，结果表明：BP神经网络的相对误差介于0．07％～1．98％，相对于灰色模型（0．13％～6．41％）具有较高的预测精度，可为该灌区地下水位的动态预报提供参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘俊民	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	66	939	15.0	28.0
2	张斌	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	22	129	7.0	11.0