基于BP神经网络的地下水位变幅预测模型被引量：1

Prediction Model Of Groundwater Level Amplitude Based On BP Neural Network

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摘要为提高地下水位预测模型精度,文章通过长治盆地内5个代表雨量站降雨数据,采用泰森多边形法,得到盆地平均降雨量,结合长治盆地各分区6个代表监测井,采用算数平均法得到盆地浅层地下水位,通过分析浅层地下水位影响因子,得到了地下水位变幅的关键因子“降水”,采用BP神经网络,建立了地下水位变幅预测模型,确定性系数达到0.98。

作者张蔷 Zhang Qiang

机构地区长治市水文水资源勘测站

出处《山西水利》 2021年第5期19-21,29,共4页 Shanxi Water Resources

关键词降水地下水水位变幅 BP神经网络

分类号 P641 [天文地球—地质矿产勘探]

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