人工神经网络预报降雨技术在地下水资源评价中的应用
来源期刊：勘察科学技术2005年第1期
论文作者：黄朝阳 郝振纯 魏林宏
关键词：人工神经网络模型; 有限元模型; 地下水资源评价;
摘 要：该文通过对邯郸市水文地质情况的分析,建立了研究区潜水含水层的二维数学模型;考虑到大气降水的多寡及分配状况是影响地下水资源评价的最终决定因素,选用人工神经网络模型对降水量进行预报,结果证明这种方法预报的降水量具有较高的精度.把人工神经网络模型与有限元模型结合进行邯郸市地下水资源的评价,认为邯郸地下水井采现状不合理的主要原因并不是开采总量的超限,而是区内开采井的分布结构不科学造成的.
黄朝阳1，郝振纯2，魏林宏2
(1.福建省第四地质大队,福建·惠州,352100;
2.河海大学水资源环境学院,南京市,210098)
摘要:该文通过对邯郸市水文地质情况的分析,建立了研究区潜水含水层的二维数学模型;考虑到大气降水的多寡及分配状况是影响地下水资源评价的最终决定因素,选用人工神经网络模型对降水量进行预报,结果证明这种方法预报的降水量具有较高的精度.把人工神经网络模型与有限元模型结合进行邯郸市地下水资源的评价,认为邯郸地下水井采现状不合理的主要原因并不是开采总量的超限,而是区内开采井的分布结构不科学造成的.
关键词:人工神经网络模型; 有限元模型; 地下水资源评价;
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