基于混沌优化BP神经网络的地面沉降模型

被引：39

作者：

李红霞 ^{[1
]}

张建雄 ^{[2
]}

赵新华 ^{[1
]}

机构：

[1] 天津大学环境科学与工程学院

[2] 天津大学系统工程研究所

来源：

中国矿业大学学报 | 2008年 / 03期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

地面沉降; 地下水位; BP神经网络; 混沌优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

P642.26 [地面沉降];

学科分类号：

070907 [水文地质学];

摘要：

为了合理指导地下水资源开采,有效控制区域性地面沉降,结合混沌优化算法和BP算法设计了一种混沌BP混合算法,并基于混沌优化BP神经网络建立了地面沉降模型.该模型克服了传统BP神经网络模型存在的收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部极小点等缺点,具有较高的拟合精度.为探求各含水组的地下水位值对地面沉降的影响,以华北某沿海城市连续14 a的各含水组的年均地下水位值作为输入变量,以4个水准监测点年地面沉降值作为输出变量,训练混沌优化BP神经网络模型,应用训练好的模型对地下水位影响强度进行了分析.结果表明:地面沉降与地下水位存在较一致的响应趋势,各含水组对地面沉降的影响强度依含水组Ⅳ,Ⅲ,Ⅴ,Ⅱ的顺序逐渐减弱.

引用

页码：396 / 401

页数：6

共 9 条

[1]

肯达尔非参数秩次相关检验法用于地面沉降的分析 [J].