基于混沌相空间技术的地下水埋深预测的BP网络模型

随着社会经济的不断发展,地下水开发和利用程度日益增加,造成了地面沉降、地裂缝、海水入侵等一系列环境地质问题。为了探求人民胜利渠灌区地下水位变化的特征,并对地下水位进行合理的预测,在相空间重构理论的基础上,首先使用自相关函数法对灌区地下水埋深时间序列的延迟时间进行求解,然后运用G-P算法求出时间序列的最佳嵌入维数,最后采用小数据量的方法从时间序列中提取出Lyapunuov指数,对灌区地下水埋深时间序列的混沌特性进行研究。并建立基于混沌相空间技术的BP神经网络模型,对灌区2013年地下水埋深进行预测。通过与实际观测值的对比分析知,预测结果合理,预测精度较高。