基于ANN与GIS耦合技术的地下水污染敏感性评价

被引：8

作者：

武强

戴国锋

吕华

马振民

赵增敏

王志强

机构：

[1] 中国矿业大学资源与安全工程学院

来源：

中国矿业大学学报 | 2006年 / 04期

关键词：

人工神经网络; 非线性; 地下水; 敏感性; 地理信息系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

X824 [水质评价];

学科分类号：

071012 ; 0713 ; 083002 ;

摘要：

地下水污染敏感性分析及其制图是目前国际水文地质研究的热点和前沿课题,也是防治地下水污染问题工作的前导.根据研究区域内地下水污染特征,提出了多因子组合条件下地下水污染敏感性分析的定量化方法,结合选定的评价因子类别确定了人工神经网络(ANN)模型的结构,获取各评价子专题层的权重系数,在此基础上运用地理信息系统(GIS)与人工神经网络耦合技术对各子专题层进行加权复合叠加,构建出污染敏感性分析模型,并据此提出了研究区域地下水污染敏感性分区评价成果图.

引用

页码：431 / 436

页数：6

共 7 条

[1] 人工神经网络在煤矿开采沉陷预计中的应用研究 [J].