基于遗传算法-BP神经网络法的深埋地下水水质评价

• 作者: 刘小满 姬红英 李松青 王心义 赵伟
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 开封市 地下水 水质评价 遗传算法 BP神经网络法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 水文水资源与环境
• 页码范围: 49-52,16
• 页数: 5页
• 分类号: X824
• 语种: 中文

摘要

为探究开封市地下水水质特征及成因,依据开封市31眼深度600～1 600 m地下水开采井的水质检测资料,系统研究了各亚含水层的水化学特征,利用遗传算法-BP神经网络法进行了水质评价,并从埋深、富水性两个方面分析了水质特征的分布规律.结果表明,开封市600～800 m亚含水层地下水水质最好,800～1 400 m次之,1 400～1 600m亚含水层水质最差,随着埋深的增加,水质变差,富水性越强、水质越好.可见遗传算法BP神经网络法能够客观地描述地下水水质综合情况,避免了人为主观影响,使评价结果更为合理.