【摘 要】
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人工神经网络是一门新兴的交叉学科，是模拟人脑智能结构和功能而开发出来的非线性信息处理系统，具有自学习能力强、容错性及鲁棒性高等基本特征，在众多领域得到了广泛的应用.该
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人工神经网络是一门新兴的交叉学科，是模拟人脑智能结构和功能而开发出来的非线性信息处理系统，具有自学习能力强、容错性及鲁棒性高等基本特征，在众多领域得到了广泛的应用.该文对影响地下水位的各种因素进行分析，利用线性相关方法及自回归方法找出主要影响因子，并利用人工神经网络方法建立地下水位递推预测模型.对不同网络结构、不同算法、不同隐含层函数进行试算与分析，对计算结果进行比较并最终确定神经网络模型的结构及算法等;对模型进行全面的精度检验与评价，并对模拟及预测结果进行分析.论文还对提高神经网络泛化能力及防止过拟合的方法进行了试验.该文在建模过程中不全部依赖拟合误差来判断模型结构及算法的优劣，而是综合考虑拟合误差、检验误差、拟合值的最大偏差、预测值的最大偏差、预测值的偏差在各范围内的数目等指标来综合判断，然后选择表现较好的网络结构及算法用于预测.
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