基于RAGA-BP神经网络模型的三江平原地下水资源预测研究

编号 zgly0001581485

文献类型 期刊论文

文献题名 基于RAGA-BP神经网络模型的三江平原地下水资源预测研究

作者 苏安玉  李衡  濮励杰  彭补拙  付强 

作者单位 南京大学地理与海洋科学学院  东北农业大学 

母体文献 地理科学 

年卷期 2009年02期

年份 2009 

分类号 P641.2 

关键词 BP神经网络  地下水  三江平原  RAGA  GM(1  1) 

文摘内容 采用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)代替传统的最小二乘法以优化GM(1,1)模型参数,并与BP人工神经网络相组合,形成了基于RAGA的等维灰色递补BP神经网络预测模型。运用此模型对三江平原创业农场地下水埋深进行动态预测,BP神经网络结构确定为3∶12∶3,预测结果的相对误差只有2.33%,与传统的GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测结果相比,预测精度显著提高。通过此模型预测,从2007年到2012年,该地区地下水平均年下降0.3 m。