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人工神经网络技术在水质动态预测中的应用
引用本文:过仲阳,陈中原,李绿芊,宋保平,陆衍.人工神经网络技术在水质动态预测中的应用[J].华东师范大学学报(自然科学版),2001,1(1):84-89.
作者姓名:过仲阳  陈中原  李绿芊  宋保平  陆衍
作者单位:1. 华东师范大学 教育部城市与环境开放实验室,上海 200062
2. 上海市城市地质研究院,上海 200072
基金项目:上海市教育委员会重点学科基金资助项目! (B660 30 5),上海市博士后科学基金资助项目
摘    要: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%。

关 键 词:人工神经网络  地下水水质  人工开采  回灌  动态预测  单井预测  多井预测
文章编号:1000-5641(2001)01-0084-06
修稿时间:2000年5月1日

Artificial Neural Network and Its Application in Regime Prediction of Groundwater Quality
GUO Zhong yang ,CHEN Zhong yuan ,LI Lu qian ,Song Bao ping ,LU Yan.Artificial Neural Network and Its Application in Regime Prediction of Groundwater Quality[J].Journal of East China Normal University(Natural Science),2001,1(1):84-89.
Authors:GUO Zhong yang  CHEN Zhong yuan  LI Lu qian  Song Bao ping  LU Yan
Institution:GUO Zhong yang 1,CHEN Zhong yuan 1,LI Lu qian 1,Song Bao ping 1,LU Yan 2
Abstract:According to previous study, the variety of groundwater quality is mostly influenced by human activities of exploitation and reinjection in Shanghai. The correlation between these two factors is nonlinear, and, artificial neural network has the ability to solve this problem. Therefore, based on collected data of groundwater quality, quantity of exploitation and reinjection,this article predicts the variety of salinity in III confined aquifer in Shanghai area using artificial neural network. The results indicate that the relative error is only 2.07% in single well prediction, and less 1.5% in multi-well prediction.
Keywords:artificial neural network  groundwater quality  exploitation and reinjection by human  regime prediction
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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