基于RAGA的灰色BP神经网络预测模型及其对三江平原地下水埋深的动态预测

被引:24
作者
刘仁涛
付强
冯艳
盖兆梅
李国良
李伟业
机构
[1] 东北农业大学水利与建筑学院
关键词
三江平原; GM(1,1); RAGA; BP神经网络; 地下水埋深; 预测;
D O I
暂无
中图分类号
P641.7 [地下水普查与勘探];
学科分类号
070907 [水文地质学];
摘要
三江平原是我国粮食主产区之一,近年来农业水资源出现危机.预测该地区地下水动态变化趋势,对于指导该地区合理开发利用地下水有着重大的理论和现实意义.建立了基于RAGA的灰色BP神经网络预测模型.该模型克服了传统GM(1,1)模型存在明显系统误差的缺点,既具有GM(1,1)模型对数据确定性方面把握的长处,也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势.通过两种途径进行检验,结果表明该模型具有相对较高的预测精度.运用该模型对三江平原地下水埋深进行动态预测,未来五年内,如果仍按目前的发展模式,该地区地下水埋深仍将持续下降,从2007年到2012年,该地区地下水平均每年下降0.3m.预测结果对有关部门的政策决策具有一定的指导意义.
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