【摘 要】
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随着算法与算力的不断发展,深度学习在诸多领域已经较传统的机器学习算法在预测、识别、分类上更加有优势。为更加便捷及精准地预测浅层地下水的分布情况,以甘肃民勤地区为研
【机 构】
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陆军工程大学; 军事科学院; 工程设计研究所;
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随着算法与算力的不断发展,深度学习在诸多领域已经较传统的机器学习算法在预测、识别、分类上更加有优势。为更加便捷及精准地预测浅层地下水的分布情况,以甘肃民勤地区为研究区,基于RS和GIS技术对研究区进行初步的浅层地下水富集性评估,再利用深度学习卷积神经网络法对样本数据进行学习训练与测试,得到一个该研究区浅层地下水分布的预测模型。随后,对未知区域进行浅层地下水分布预测,更精准地圈定出该研究区地下水丰富的区域。
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