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遵义市海龙坝地下水动态研究
引用本文:尤本胜,王明章,鄢贵权.遵义市海龙坝地下水动态研究[J].贵州科学,2004,22(2):71-74.
作者姓名:尤本胜  王明章  鄢贵权
作者单位:1. 贵州工业大学,贵州,贵阳,550003
2. 贵州省地矿局,500002
3. 贵州科学院,贵州,贵阳,550001
摘    要:随着工农业对水需求量的巨增,开采地下水无疑是一很好解决方案。地下水资源量受多项因素影响,是一动态随机过程。根据其时间序列,建立线性神经网络模型,并将其用于地下水流量的动态预测。结果表明,预测精度较高,该方法可用于地下水的动态预测。

关 键 词:水源  地下水  降雨量  线性神经网络  流量
文章编号:1003-6563(2004)02-0071-04
修稿时间:2003年11月26

A STUDY ON UNDERGROUND WATER OF HAILONGBA IN ZUNYI CITY
YOU Ben-sheng,WANG Ming-zhang,YAN Gui-quan.A STUDY ON UNDERGROUND WATER OF HAILONGBA IN ZUNYI CITY[J].Guizhou Science,2004,22(2):71-74.
Authors:YOU Ben-sheng  WANG Ming-zhang  YAN Gui-quan
Institution:YOU Ben-sheng~1,WANG Ming-zhang~2,YAN Gui-quan~3
Abstract:With an increasing water demand,exploitation of groundwater is a better solution to the problem.Groundwater resources may be influenced by multinomial factors,which is a dynamic random process. Based on the time series, a model of linear artificial neural network is set and used for dynamic prediction of discharge of groundwater.The result shows that the prediction is very precise and the method can be applied to dynamic prediction of groundwater.
Keywords:water source  groundwater  precipitation  linear artificial neural network  discharge of groundwater
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