【摘 要】
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为定量评价引黄水量的变化对位山灌区浅层地下水位动态的影响,利用地下水位观测数据和气象资料,建立了输入延迟神经网络模型(IDNN)和递归神经网络模型(RNN),并对模型的表现进
【机 构】
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中国地质大学水资源与环境学院,中国地质大学水资源与环境学院,水利部农田灌溉研究所
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为定量评价引黄水量的变化对位山灌区浅层地下水位动态的影响,利用地下水位观测数据和气象资料,建立了输入延迟神经网络模型(IDNN)和递归神经网络模型(RNN),并对模型的表现进行了比较,结果表明,RNN模型对于地下水位动态的模拟更为有效.利用RNN模型,在引黄水量减少条件下,对不同气候条件下灌区地下水位动态情况进行了定量分析,并提出了位山灌区适宜引水量为10～14亿m3/a.
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