基于BP神经网络的地下水动态预测

编号 zgly0001434617

文献类型 期刊论文

文献题名 基于BP神经网络的地下水动态预测

作者 张斌  刘俊民 

作者单位 西北农林科技大学水利与建筑工程学院 

母体文献 水土保持研究 

年卷期 2012年05期

年份 2012 

分类号 P641 

关键词 人工神经网络  地下水位  动态趋势 

文摘内容 人工神经网络是一种高度非线性的并行分布处理系统,采用人工神经网络预测宝鸡市的地下水位动态变化趋势,取1995—2007年研究区内的降水入渗补给量、河道渗漏补给量、人工开采量和闸坝蓄水渗漏量作为输入因子,建立BP模型,用于模拟2008的年地下水位埋深,并与传统的灰色模型进行比较,结果表明:BP神经网络的相对误差介于0.07%～1.98%,相对于灰色模型(0.13%～6.41%)具有较高的预测精度,可为该灌区地下水位的动态预报提供参考。