人工神经网络模型在地下水水位预测中的应用

• 作者: 刘向楠 孙菊秋
• 来源期刊: 陕西水利
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 BP算法 秦皇岛市 地下水水位 预测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 水利科技
• 页码范围: 189-190
• 页数: 2页
• 分类号: P641.2|TP183
• 字数: 1876字
• 语种: 中文

摘要

地下水水位变化对于秦皇岛地区经济有着直接影响,为保证该地区经济的可持续发展,必须实时监测地下水水位动态变化情况.人工神经网络模型(ANN)中的BP算法目前已被广泛应用,根据1992～2016年数据设计出秦皇岛地区地下水BP神经网络模型,模拟出秦皇岛地区2017～2019年地下水埋深在13.65～14.31 m,并以0.2 m/a速度下降,体现了人工神经网络模型在地下水水位预测中的精准、快速的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘向楠		5	11	2.0	3.0
2	孙菊秋		7	5	1.0	2.0