基于模拟退火遗传算法的水文地质参数识别

水文地质参数识别是一个复杂的非线性优化问题，针对传统人工调参方法的局限性，提出了水文地质参数识别的模拟退火遗传算法，实现了水文地质参数的自动识别，提高了计算效率，较一般遗传算法具有更好的收敛性能，最后通过实例验证了该方法的可行性与有效性。     

基于RBF神经网络的水文地质参数识别

水文地质参数识别问题是水文地质学上的一个难题。针对传统水文地质参数识别方法的局限性，提出了水文地质参数识别的径向基函数(RBF )神经网络方法，并通过算例验证了它的可行性与有效性，实现了水文地质参数的自动识别，提高了计算效率，比BP神经网络具有更好的参数识别效果。