基于混沌优化BP神经网络的地面沉降模型

李红霞¹，张建雄²，赵新华¹

(1.天津大学,环境科学与工程学院,天津,300072;
2.天津大学,系统工程研究所,天津,300072)

摘要:为了合理指导地下水资源开采,有效控制区域性地面沉降,结合混沌优化算法和BP算法设计了一种混沌BP混合算法,并基于混沌优化BP神经网络建立了地面沉降模型.该模型克服了传统BP神经网络模型存在的收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部极小点等缺点,具有较高的拟合精度.为探求各含水组的地下水位值对地面沉降的影响,以华北某沿海城市连续14 a的各含水组的年均地下水位值作为输入变量,以4个水准监测点年地面沉降值作为输出变量,训练混沌优化BP神经网络模型,应用训练好的模型对地下水位影响强度进行了分析.结果表明:地面沉降与地下水位存在较一致的响应趋势,各含水组对地面沉降的影响强度依含水组Ⅳ,Ⅲ,Ⅴ,Ⅱ的顺序逐渐减弱.

关键词:地面沉降; 地下水位; BP神经网络; 混沌优化;

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