【摘 要】
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随着国民经济建设的飞速发展,水资源短缺已日益严重.地下水过度开采,已经带来了地面沉降、水质污染、咸水入侵等一系列灾害,给国民经济的发展带来了严重影响,为消除和减缓这
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随着国民经济建设的飞速发展,水资源短缺已日益严重.地下水过度开采,已经带来了地面沉降、水质污染、咸水入侵等一系列灾害,给国民经济的发展带来了严重影响,为消除和减缓这些灾害,根本的途径在于加强地下水资源的管理,而加强管理和制定实时决策的前提条件是及时准确地做出地下水位的动态预报.该论文较系统的阐述了地下水动态预报的主要方法.运用基于统计原理的数据处理组合方法、灰色理论-频谱分析-自回归拟合组合预测方法、改进的BP神经网络以及径向基函数神经网络方法,依据地下水动态的时间序列建立了相应的地下水动态预报模型,通过实例验证,并对模型进行了评价和比较,结果表明这些理论和方法在地下水动态预测方面均具有较好的应用前景.
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