人工神经网络_ANN_模型在地下水资源预测中的应用研究

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地下水水质评价中BP人工神经网络模型的应用研究

地下水水质评价中BP人工神经网络模型的应用研究
2 0 1 7年第 1 期
水土保持应用技术
1 9
实用技 术
地 下水 水质 评 价 中 B P人 工 神 经 网 络 模 型 的 应 用 研 究
邹 涛
( 新疆下坂地水利枢纽工程建设管理局 , 新疆喀什 8 4 4 0 0 0 )
中图 分 类 号 : P 3 3 4 . 9 2 文献标志码 : A d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 3—5 3 6 6 . 2 0 1 7 . O 1 . 0 7
B P人工网络模型 。 对新疆某 区域地下 水水质 情况进行 采样 分析评 价 , 以此 通过对样 本数据 进行人 脑神 经模 拟计
算, 从 而对数据 结果进行优化评价 。 以此提 升水质评价 结果的科 学性 。
关键 词 : 地下水水质 ; B P人 工神 经 网络 模 型 ; 评价; 应 用
型, 将信 息运 算结 果 通过 反 向传 输 到信 息 隐含 层 及 输 出层 , 系 统模型 沿 网络结构 连接通 路 , 对 系统相 关 采 样数 据进 行逐层 反 向运 算修 正 , 以此 科学 输 出各 层 连接 权值 。 当各 个训 练模式 都与 预期运行 要求 一
和模型化处理 , 以此提升 当地地下水水质评价结果 的科 学性 。
致时 , 结束修正 , 再次输 出数据运算结果 。
2 地 下水 水 质 评 价 中 B P人 工 神 经 网 1 地下水 水质评价 中 B P人工 神经 网 络模 型 的实 施 流 程 络模 型 简介 基于 B P神 经 网络 模 型 , 对地 下 水 水 质 进 行 分
在现 阶段 我 国地 下 水 水 质评 价 过 程 中 , 经 常采 用 的一种 数 据 分 析 模 型 就 是 B P人 工 神 经 网 络 模

基于人工智能的地下水预测模型研究

基于人工智能的地下水预测模型研究

基于人工智能的地下水预测模型研究地下水是世界上最重要的淡水资源之一,对人类生活和生产具有重要意义。

然而,由于气候变化、人类活动以及其他因素的影响,地下水资源受到了严重的威胁。

因此,对地下水进行准确预测和管理显得尤为重要。

目前,人工智能技术已经在各个领域展示出了强大的应用潜力,地下水预测也不例外。

通过运用人工智能技术,可以更准确地预测地下水的变化趋势,为地下水资源的合理利用提供参考依据。

本文,旨在探讨如何利用人工智能技术改进地下水预测的准确性和效率。

首先,本文将介绍目前地下水资源面临的挑战和困境,以及传统地下水预测模型存在的局限性。

随着人口的增加和工业化的发展,地下水资源受到了日益严重的威胁,因此需要更加智能化的预测模型来应对挑战。

其次,本文将详细探讨人工智能技术在地下水预测中的应用。

包括基于机器学习的地下水预测模型,利用神经网络进行地下水变化趋势预测等。

通过对人工智能技术的应用,可以更好地利用历史数据、气象数据等信息,提高地下水预测的准确性和及时性。

第三,本文将通过案例分析和实证研究,验证基于人工智能的地下水预测模型的有效性。

通过实际数据的运用,可以更加直观地展示人工智能技术在地下水预测中的作用,并为未来的研究提供借鉴。

最后,本文将总结研究成果,并展望未来人工智能技术在地下水预测领域的应用前景。

可以预见,随着人工智能技术的不断发展和完善,地下水预测模型将变得更加精准和智能化,为地下水资源的合理利用提供更强有力的支持。

梳理一下本文的重点,我们可以发现,基于人工智能的地下水预测模型研究具有重要的理论和实践意义,可以为地下水资源的科学管理和可持续利用提供新的思路和方法。

希望本文的研究能够为相关领域的学者和研究人员提供借鉴和参考,推动地下水资源预测模型的不断改进和完善。

地下水水位预测的人工神经网络模型研究

地下水水位预测的人工神经网络模型研究

人工神经网络得到 了迅速的发展 , 而线 性神 经网络 是神经网络的一种模型 , 由一个或多个线性神经 它 元构成 , 中每个神经元 的传递函数都为线性函数 , 其 其输入输出之间是 比例关系。 单个线性神经元计算式 : = u l ( p+ ) 0 pri Wx 6 en 其 中P为输入矩阵 , n为输 出, W为权值矩 阵, b 为阈值 向量。线性神经网络初始化之后 , 权值矩阵
Ab ta t Gru d ae y tm sitc t d s c at .Acodn h eain hp b te ngo n wae ee s r c : o n w trs s e i nr aea t h s c i n o i c rig t te rlt si ew e ru d trlvl o o
维普资讯
20 07年 3月
贵州科技.- 职业学院学报 r/ -I
G i o c— c n ie r gV ct n l o e e uz u S i e h E gn ei o a o a C U g h t n i ・ 7・ 2
第 2卷 第 1 期
含水介质以裂隙 、 溶孔为主, 蓄水性好 , 含丰富的岩
溶裂隙水 , 由于水文地质条件的有利组合 , 构成独立 的补给 、 径流、 排泄系统 , 自成一完整的水文地质单
a d i n le t lfc os d e f r f i e r ewo k i sa l h d a d u e o h r d c in o r u d a e e — n t if n a a t r .a me lo t c a n u a n t r se t bi e s f r e p e it f o n w trlv s u i ai l i l s n d t o g e .T eI sl n iae h ti h s hg e r cso n p e it n 1 h ℃ l t d c t st a a h rp e iin o r d c o . li t i i

ANN技术在地下水含水量预测建模中的研究与应用_宋洪伟

ANN技术在地下水含水量预测建模中的研究与应用_宋洪伟

中国地质GEOLOGY IN CHINA第39卷第4期2012年8月Vol.39,No.4Aug.,2012激发极化电测深法以其简单、快捷、效率高和成本较低等优势成为被广大水文地质工作者所认可的一种最为广泛且切实可行的水文地质勘查方法。

其不受或较少受地形起伏及围岩电阻率不均匀性的影响,可充分利用其时间域(或频率域)探测方式对地下水进行间接探测[1-2]。

而人工神经网络(以下简称ANN )技术的引入,克服了以往回归预测模型的不足,建立了电法异常参数与地下水富集程度间的量化关系,把定性的解释转变到定量的计算上来,使得激电法找水不仅限于利用其测量参数的异常值来圈定地下水赋存范围,且可以在一定程度上定量地解释出地层含水量的大小[3-5]。

传统的ANN 含水量预测模型是以电阻率、视极化率、半衰时、衰减度等参数为输入神经元。

参数的获取容易受到外界干扰而出现异常值,导致预测工作出现偏差或预测精度不够稳定,难以达到对未知水文地质单元进行精确评价的目的,推广性难遂人愿。

为克服诸如矿化度等外界因素的影响将含水层厚度和偏离度等参数引入,进一步强化模型的鲁棒性和稳定性,同时使得ANN 模型的预测精度得到大幅提高。

利用河套平原测区和华北平原测区内已知水文地质资料的水井为训练集,以通过井旁电测深方式获取前文所提的电法异常参数为输入神经元,以单孔单位涌水量为输出神经元建立了ANN 含水量预测模型,得到了令人满意的结果[6-10]。

1BP 人工神经网络地下含水量预测模型1.1BP 人工神经网络简介人工神经网络(简称神经网络)是由大量简单的神经元互相连接,通过模拟人的大脑神经处理信息的方式,进行信息处理和非线性转换的复杂网络系统。

BP 神经网络是一种单向传播的多层前向人工神经网络,具有3层或3层以上结构,包括输入层、隐ANN 技术在地下水含水量预测建模中的研究与应用宋洪伟1刘继朝1石建省1张翼龙1夏凡2苗青壮1(1.中国地质科学院水文地质环境地质研究所,河北石家庄050061;2.石家庄经济学院,河北石家庄050031)提要:将人工神经网络(ANN )技术引入到地下水含水量预测工作,以华北平原和河套平原为试验场,以若干已知钻孔为验证,采用激电和电阻率测深等地面物探方法获取视电阻率ρS 、视极化率ηS 、半衰时T h 、衰减度D 和偏离度σ等参数为输入神经元对单孔单位涌水量建立人工神经网络预测模型。

基于人工神经网络的地下水封洞库涌水量预测

基于人工神经网络的地下水封洞库涌水量预测

基于人工神经网络的地下水封洞库涌水量预测
何国富;张奇华;柳耀琦;沙裕
【期刊名称】《水利与建筑工程学报》
【年(卷),期】2022(20)5
【摘要】地下水封洞库涌水量是评价工程质量的一个重要指标,目前工程中主要采用基于等效连续介质模型的各种方法进行预测分析,其预测值与实测值均存在明显的误差,难以满足实际工程需要。

为提高水封洞库涌水量预测的准确性,在对影响涌水量的各种因素分析的基础上,利用人工神经网络(ANN)所具有的较强非线性映射能力和学习功能,建立水封洞库涌水量预测的非线性神经网络预测模型,并以国内已建的几个工程实测数据为训练样本。

所建网络模型计算结果表明,采用ANN方法,预测分析简单快捷高效且预测精度高,具有良好的泛化性能,特别是预测过程中不再涉及复杂的理论模型和诸多难以确定的地质参数,是解决地下水封洞库涌水量预测的一种有效的方法。

【总页数】6页(P30-34)
【作者】何国富;张奇华;柳耀琦;沙裕
【作者单位】中石化上海工程有限公司;中国地质大学(武汉)湖北巴东地质灾害国家野外科学观测研究站
【正文语种】中文
【中图分类】TE972
【相关文献】
1.单条裂隙破碎带对地下水封洞库涌水量的影响
2.湛江某地下水封洞库涌水量估算与分析
3.水幕参数对地下水封石油洞库的涌水量影响分析
4.地下水封洞库裂隙面涌水原因分析方法
5.基于离散裂隙网络法和水流数值模拟技术的地下水封洞库水封性研究
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人工神经网络模型在白城地区枯季地下水位预测中的应用

人工神经网络模型在白城地区枯季地下水位预测中的应用

模 型 中选 取
: 共 3 因子 作 为输 入变 量 , , , , 个 y
( 下转 第 4 2页 )
作为输 出变 量 , 已知 的样 本数 据进行 归 一化 处理 , 将 采用
2 ・ 0
工程施 工
东北 水利水 电
21 0 0年第 1 期 2
场 布药孔 做到逐 个检 查 ; 每天 定期 巡视 检 查两次 , 及时 排 除不 安全隐患。在顺 利完成陕京 天然气 管道石方开 挖中充 分体现 了安 全监理的作用 , 到业主高度认 可。 得
( 6 )

至 20 年 共 2 系列资料进行 分析计 算 , 04 3年 资料详见表 1 。 以白城 4 6号井 的地 下水位时 间序列 为例 ,建立地 下水位
预测模型 。
表 1 白城 4 6号井 5月平 均水位 及有关 因子实测资料表
和阈值( ) , 来实现 , E最小, 以使网络的实际输出尽可
(0 1)
( 1 1)
式 中 : A (、 Ap ) 量项 , 为 冲量 因子 取值 O a t a w O为动 ) 0 f ~
1 t 训练次数 。 ,为 第 t 次训练 的输 出层 、 +1 隐含层修正权值 为
( (寺 肌() 州) £ △ 1 ) + + 1
呲 十) +1Z 1 W _ △ 』

其 中 , 含层 阈值修 正量 △ 、 出层 阈值 修正 量 △ 分 隐 输
别 为
△ = 田踟 一 0 (— 如 ( 0 ) 如1 0 ) ( 6 1)
定时空范 围内具有相 当的稳定特性 , 监测地 区 自然地 即
理特性 基本不变 , 因此在建立 B P模 型时可 以不 予考虑。 经 分析 , 该站 1 0月平 均水位 、 汛期 6 —9月降 水量 、 枯季 1一 1 次年 3月降水 量与次年 5月平均水 位相 关关 系较好 , 以 所 选取 1 0月平 均水位 ( ) 汛期降 水 量 ( )枯 季降 、 、

人工神经网络在地下水评价中的应用简述

人工神经网络在地下水评价中的应用简述

人工神经网络在地下水评价中的应用简述
陆衍;过仲阳;顾慧娜;陈蓉
【期刊名称】《上海国土资源》
【年(卷),期】2001(000)002
【摘要】文章对人工神经网络技术在地下水评价中的应用问题进行了概括和小结,在此基础上,对存在的问题进行了探讨.进而指出,混合优化是改善人工神经网络性能的有效方法之一.
【总页数】4页(P25-28)
【作者】陆衍;过仲阳;顾慧娜;陈蓉
【作者单位】上海市地质调查研究院,上海,200072;华东师范大学教育部城市与环境开放实验室,上海,200062;华东师范大学教育部城市与环境开放实验室,上
海,200062;中国石油华北油田分公司物探研究院,河北,062552
【正文语种】中文
【中图分类】P64
【相关文献】
1.BP人工神经网络模型在地下水水质评价中的应用 [J], 潘俊;梁海涛;岳丹丹;赵磊
2.基于改进BP人工神经网络在地下水水质现状评价中的应用 [J], 张文范;张伟
3.BP人工神经网络模型在西鞍山铁矿地下水水质评价中的应用 [J], 岳丹丹;梁海涛;王天慧;徐韬
4.地下水水质评价中BP人工神经网络模型的应用研究 [J], 邹涛
5.人工神经网络在地下水质量评价中的应用 [J], 刘玉生;陈晶;樊玲;郭旺
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基于人工智能的地下水预测模型研究

基于人工智能的地下水预测模型研究

基于人工智能的地下水预测模型研究地下水资源是人类生活和工业生产中不可或缺的重要水源之一。

然而,受到气候变化、人类活动以及其他因素的影响,地下水资源的可持续利用面临诸多挑战。

因此,开展具有重要意义。

地下水预测模型是通过对地下水位、水质等数据进行分析和建模,以预测未来地下水资源的状态和趋势。

而传统的地下水预测模型需要大量的人力和时间来进行数据处理和分析,且存在着精度不高、效率低等问题。

基于人工智能的地下水预测模型则能够通过机器学习算法对大量的数据进行快速处理和分析,提高预测的精度和准确性。

人工智能技术在地下水预测模型中的应用主要包括神经网络算法、决策树算法、支持向量机算法等。

这些算法能够对地下水位、水质、水文地质等数据进行深层次的分析和学习,从而建立起准确的地下水预测模型。

以神经网络算法为例,通过构建多层的神经网络结构,对地下水数据进行训练和学习,能够实现对未来地下水资源状态的精准预测。

在基于人工智能的地下水预测模型研究中,数据的采集和处理是至关重要的一环。

通过传感器等设备对地下水位、水质等数据进行实时监测和采集,建立起完整、准确的数据集,为地下水预测模型的建立提供可靠的数据基础。

同时,对数据进行清洗和处理,去除异常值和噪声数据,提高数据的准确性和可靠性。

除了数据的采集和处理,模型的建立和优化也是基于人工智能的地下水预测模型研究中的关键步骤。

在建立地下水预测模型时,需选择合适的算法和模型结构,通过对数据进行训练和学习,不断优化模型的参数和权重,提高模型的预测精度和准确性。

在模型优化过程中,还需要不断验证模型的稳定性和可靠性,确保模型的预测结果符合实际情况。

基于人工智能的地下水预测模型研究不仅可以提高地下水预测的精度和准确性,还能够为地下水资源的管理和利用提供重要参考依据。

通过建立起完善的地下水预测系统,能够实现对地下水资源的实时监测和预警,及时采取措施保护和利用地下水资源,促进地下水资源的可持续利用和保护。

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