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人工神经网络技术在水质动态预测中的应用 总被引：15，自引：0，他引：15
根据前人研究,上海地区地下水的水质变化主要受人工开采和回灌活动的影响,然而,由于地下水流动的复杂性,水质变化与采灌井的开采量及回灌量之间存在着完全非线性的关系;加一方面,人工神经网络技术具有较强的解决矛盾样本（即非线性问题）的能力,因此,作者在收集已有观测资料的基础上,利用人工神经网络技术对上海地区第Ⅲ承压含水层的矿化变化进行了预测。算例表明,应用该法进行单井预测的相对误差只有2.07%,多井预测的相对误差小于1.5%。 相似文献
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论文在分析研究区 78口井的水质资料基础上 ,利用人工神经网络技术中的BP算法对长江河口地区第II承压含水层水质参数 (矿化度 )的分布情况进行了分析、研究 ,且探讨了人为因素影响下其咸、淡水界面的运移规律。结果表明 ,应用人工神经网络技术来研究地下水咸、淡水界面的波动是切实可行的 相似文献
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