基于智能算法的地下水位动态预测模型的建立与应用

被引：12

作者：

刘勇健

机构：

[1] 广东工业大学广州

来源：

水文地质工程地质 | 2004年 / 03期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

智能算法; 遗传算法; 人工神经网络; 地下水位; 动态预测;

D O I：

10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.2004.03.012

中图分类号：

P6412 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

0818 ; 081803 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

地下水系统是一个高度复杂系统,地下水位与其影响因素之间存在非线性映射关系。本文分析了BP神经网络的缺陷和遗传算法的特点,根据区域水文特征,提取了地下水位的主要影响因子,建立了基于GA和BP的地下水动态预测模型,并应用于某水源地的地下水位动态预测中。结果表明,该模型收敛快、预测精度高,具有良好的推广应用前景。

引用

页码：55 / 57+61 +61

页数：4

共 6 条

[1] 人工神经网络用于岩体工程的方法改进 [J].