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摘要:
通过分析受到误差影响的抽水试验数据进行含水层估计,为含水层参数估计提供方法支持.以机器学习领域的自步学习方法为基础,构造了基于差分进化算法优化的自步学习方法,并将其应用到含水层参数确定中;在不同误差水平下,与其他方法进行对比试验.结果表明,在不同误差水平下,估计参数值与传统估计值之间以及仿真数据与原始数据之间均保持较小差异;基于抽水试验数据估计含水层参数的自步学习方法估计结果有效可靠,算法对误差的稳定容错性强.
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文献信息
篇名 自步学习在确定含水层参数中的应用
来源期刊 水利水电科技进展 学科 工学
关键词 水资源 含水层参数 抽水试验 自步学习 差分进化算法
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 工程技术
研究方向 页码范围 74-77
页数 4页 分类号 TV211.1+2
字数 2867字 语种 中文
DOI 10.3880/j.issn.1006-7647.2017.05.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 常安定 长安大学理学院 64 249 8.0 11.0
2 杨陈东 西安航空学院理学院 8 13 2.0 2.0
3 张明 西安航空学院理学院 6 9 2.0 2.0
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水利水电科技进展
双月刊
1006-7647
32-1439/TV
大16开
南京西康路1号河海大学内
28-244
1981
chi
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