【摘 要】
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以西南地区威远县为例,从社会、经济、生态、水资源和页岩气开发5个方面构建水资源承载力评价指标体系及分级标准,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP(back propagati
【机 构】
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中国环境科学研究院,河北地质大学城市地质与工程学院
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016ZX05040-001)
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以西南地区威远县为例,从社会、经济、生态、水资源和页岩气开发5个方面构建水资源承载力评价指标体系及分级标准,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP(back propagation)神经网络,形成GA-BP神经网络组合模型,对研究区2014—2019年的水资源承载力状态进行评价。结果表明:使用GA-BP神经网络计算得到验证数据的最大相对误差为6.5%,期望输出与结果的相关系数为0.99598。随着页岩气井群规模的增大,研究区水资源承载力指数总体上逐年降低,其中2014—2017年
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