矿区水环境数据预测模型研究

• 作者: 屈晓渊 张峰 张永恒 董建刚
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 水资源 数据挖据 预测模型 BP神经网络 函数逼近
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TN391
• 字数: 3125字
• 语种: 中文

摘要

为了提高矿区水环境数据的精准挖据与预测能力,解决水资源相对贫乏以及煤炭资源不合理的开采对水资源造成巨大破坏的问题,本文利用已采集到的数据,建立构造型神经网络模型,逼近已有数据,并预测未来的变化趋势.分析结果表明榆林地区在水资源、环境和经济目前处于不协调阶段,经济发展较快,但水资源相对贫乏,经济的发展对环境造成很大有破环并且对于环境的治理和保护投入的资金较少,采矿区水资源污染较为严重.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张峰	榆林学院信息工程学院	46	278	9.0	14.0
2	董建刚	榆林学院信息工程学院	16	45	4.0	6.0
3	张永恒	榆林学院信息工程学院	43	111	7.0	8.0
4	屈晓渊	榆林学院信息工程学院	12	28	4.0	4.0