地下水位埋深的SARIMA与BP神经网络组合模型预测分析

• 作者: 马聪
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 地下水位埋深 SARIMA模型 BP神经网络 时间序列预测
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 数字水利
• 页码范围: 112-115
• 页数: 4页
• 分类号: P641
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2015.04.033

摘要

根据西安市291监测井2000-2008年逐月地下水位埋深资料,分别采用SARIMA模型、BP神经网络模型及组合模型建模预测.结果表明,组合模型发挥了SARIMA模型良好的线性拟合能力与BP神经网络模型强大的非线性映射能力,其预测准确率高于单一模型的准确率,在地下水位埋深预测中将有较好的应用发展前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马聪	长安大学环境科学与工程学院	13	98	6.0	9.0