论文部分内容阅读
地下水水位动态预测对农田土壤盐渍化防治、地下水地表水资源的合理调度具有十分重要的意义。以新疆和静县某地下水观测井为研究对象，选择月均蒸发量、气温和灌溉量3个因素作为 BP神经网络模型的输入量，利用遗传算法优化神经网络的权值与阈值，建立地下水水位的遗传 BP神经网络预测模型。结果表明：遗传 BP神经网络模型能较好表达地下水位与主控因素之间的非线性关系，预测结果与实测值之间的平均绝对百分比误差为0.0403，测试样本的网络输出值与网络目标值的相关系数达0.9673，模型预测效果较佳。研究结果为区域地下水的开发