云神经网络确定含水层参数研究

• 作者: 刘继朝 桂春雷 石建省 马荣
• 来源期刊: 南水北调与水利科技
• 学科: 数学
• 关键词: 抽水试验 含水层参数 云模型 云神经网络 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 水文地质与工程地质
• 页码范围: 87-91
• 页数: 5页
• 分类号: O154
• 字数: 5998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13476/j.cnki.nsbdqk.2014.02.021

摘要

高效、精确的含水层参数求解方法一直是水文地质研究领域的重要研究内容之一。实践中通常利用非稳定流抽水试验资料通过配线法确定含水层参数，但是随着计算机应用的普及，已有人开发出几种在非稳定流试验条件下求解含水层水文地质参数的快速、精确的计算机智能优化算法。在此基础上尝试建立了云神经网络模型（Cloud Neural Net ，CNN），并将其应用于石家庄市元氏县3个单孔非稳定流抽水试验，对承压含水层参数进行计算，模型计算结果与当地的水文地质条件较为符合，且比传统方法及单纯的人工神经网络模型所得结果更加精确。因此云神经网络模型为研究区地下水资源评价、地下水数值模拟以及溶质运移模拟提供了另一种重要手段。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马荣	中国地质科学院水文地质环境地质研究所	11	47	4.0	6.0
2	刘继朝	中国地质科学院水文地质环境地质研究所	15	86	5.0	9.0
3	石建省	中国地质科学院水文地质环境地质研究所	59	546	13.0	21.0
4	桂春雷	中国地质科学院水文地质环境地质研究所	7	16	3.0	4.0