【摘 要】
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根据我国干旱内陆区自然-人工条件下地下水系统的特点,建立了甘肃省石羊河流域下游地下水位动态的人工神经网络模型,采用附加动量法和学习速率自适应调整策略对反向传播算法(
【机 构】
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中国农业大学中国农业水问题研究中心
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根据我国干旱内陆区自然-人工条件下地下水系统的特点,建立了甘肃省石羊河流域下游地下水位动态的人工神经网络模型,采用附加动量法和学习速率自适应调整策略对反向传播算法(BP)进行改造,以提高计算速度。该模型以前期地下水位、降雨量、蒸发量、地表来水量、灌溉面积、灌水定额、人口数量作为输入变量,采用缺省因子检验法分析了上述各个因子对地下水位影响的敏感性,模拟了不同灌溉发展面积及地表来水条件下地下水位动态。结果表明:研究区人类活动及地表来水是影响地下水位动态的主要因子,灌溉面积的扩大及地表来水的减少会使地下水位持续下降。模型具有较高的精度,可以较好地定量描述地下水位动态与上述各因子之间的响应关系;研究结果可应用于该地区地下水系统的管理。
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