基于BP神经网络模型模拟塔里木河下游潜水埋深变化——以英苏断面C5井为例Simulating Change of Groundwater Level Based on BP Neural Network Model in Lower Reaches of Tarim River——C5 Well in the Yengsu Section is Selected as an Example
刘海军,刘志辉,李卫红,熊超,王庆峰
摘要(Abstract)：
本文以塔里木河下游英苏断面350 m处C5井为研究对象,分析了影响下游英苏断面的潜水埋深影响因素,通过三层BP神经网络模型模拟了潜水埋深变化.以Matlab7.0为工作平台,将2000.7-2008.12期间的英苏C5井的步长为3个月数据资料作为一个样本,选取每个样本的输水量、输水持续天数、上季度该井的潜水埋深平均值作为模型输入量,输出量为相应的C5井的本季度的潜水埋深平均值,建立3-11-1的BP神经网络模型,模拟了C5井潜水埋深.结果表明,网络模拟相对误差小于5%,模型具有较高的精度.通过BP模型模拟潜水埋深,为塔河下游生态恢复和水资源决策提供一定的依据.
关键词(KeyWords)： BP神经网络;模拟;地下水位;塔里木河
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(90502004);; 中国科学院西部行动计划项目(KZCX2-XB2-03);; 中国科学院重要方向项目(KZCX2-YW-127)共同资助
作者(Author): 刘海军,刘志辉,李卫红,熊超,王庆峰
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