【摘 要】
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选用石家庄平原区28眼水井的实测资料作为预测目标值，首次建立了基于思维进化优化的神经网络的地下水位埋深时空分布预测模型，利用AreGIS分析误差空间分布趋势，并与常用的小波神
【机 构】
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长沙理工大学水利工程学院,中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所作物高效用水与抗灾减损国家工程实验室
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选用石家庄平原区28眼水井的实测资料作为预测目标值，首次建立了基于思维进化优化的神经网络的地下水位埋深时空分布预测模型，利用AreGIS分析误差空间分布趋势，并与常用的小波神经网络模型进行了对比。结果表明：基于水均衡理论的MEANN地下水位埋深模拟模型能够准确反映人类和自然双重影响下地下水系统的非线性关系；与wNN模型相比，MEANN可使RMSE减小58．2％，MAE减小53．1％，而高精度样本要增加25．8％，Ens提高至0．99（P〈0．01）达到极显著水平；MEANN空间模拟精度较高，误差分布均匀，
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