灰色神经网络在地下水动态预测中的应用

• 作者: 刘俊民 张博炜 张斌 黄一帆
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 地球科学
• 关键词: GM(1,1)模型 BP神经网络 地下水位 动态趋势
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 5-6,10
• 页数: 3页
• 分类号: P345
• 字数: 2958字
• 语种: 中文

摘要

以周至201号井为例,选取降雨量、蒸发量、单位面积的引灌水量及人工开采量4个地下水位的主要影响因素为预报因子,地下水位作为输出样本,建立BP神经网络模型.以2002-2011年4个序列的数据分别建立新陈代谢GM(1,1)模型,得到2012-2014年的预测值.再将各新陈代谢GM(1,1)模型得到的4个预报因子的预测值作为BP神经网络的输入,得到的输出即为最终2012-2014年地下水位的预测值.结果表明,灰色理论和BP神经网络耦合模型具有较高的预测精度,可为地下水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
3	张博炜	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	2	14	2.0	2.0
4	黄一帆	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	3	35	3.0	3.0