【摘 要】
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本文通过应用人工神经网络中的BP网络模型，对城市地下水水位变化规律进行了定量预测。 网络模型由三层构成：输入层、隐含层、输出层。节点单元以及各层间的连接强度决定了BP
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本文通过应用人工神经网络中的BP网络模型，对城市地下水水位变化规律进行了定量预测。 网络模型由三层构成：输入层、隐含层、输出层。节点单元以及各层间的连接强度决定了BP网络的执行情况。 文中同时讨论了网络模型中隐含层神经单元个数的选取问题，输入矢量的标准化处理问题，以及网络连接权值的初值选取问题等。 设计了基于BP神经网络的城市地下水水位预测系统。系统构造于Win98之上，采用C语言完成。应用程序模块都采用文件方式进行调用。 实验结果与线性回归模型的计算结果进行比较表明，BP神经网络的精度较高，是一种较为有效的预测方法。
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