【摘 要】
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地下水系统是一个高度复杂系统,针对地下水位与其影响因素之间的非线性映射关系,建立遗传算法优化BP神经网络浅层地下水埋深模型,对地下水埋深进行模拟和预测。使用RMSE、MAP
【机 构】
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安徽农业大学水利工程系,安徽省水利部淮河水利委员会水利科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51509001);安徽省自然科学基金项目(1608085QE112);安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq ZD2017019)
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地下水系统是一个高度复杂系统,针对地下水位与其影响因素之间的非线性映射关系,建立遗传算法优化BP神经网络浅层地下水埋深模型,对地下水埋深进行模拟和预测。使用RMSE、MAPE和NSE三种评价指标,将所得结果与BP神经网络和逐步回归模型进行对比。以蒙城县1974—1999年前期降雨量、前期地下水埋深和利辛县前期地下水埋深作为输入层,以当月地下水埋深作为输出层,将蒙城县2000—2010年地下水埋深作为检验样本,计算结果表明：遗传算法优化BP神经网络模型训练阶段和测试阶段RMSE分别为0.22和0.34、MA
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