地下水水质评价中BP人工神经网络模型的应用研究

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基于BP神经网络的地下水位预测系统设计

第 53 卷　第 4 期地　震　科　学　进　展Vol.53　No.4 2023 年 4 月Progress in Earthquake Sciences Apr., 2023廖绍欢，赵乃千，詹旭. 基于BP神经网络的地下水位预测系统设计[J]. 地震科学进展, 2023, 53(4): 165-170. doi:10.19987/ j.dzkxjz.2022-118Liao S H, Zhao N Q, Zhan X. Design of groundwater level prediction system based on BP neural network[J]. Progress in Earthquake Sciences, 2023, 53(4): 165-170. doi:10.19987/j.dzkxjz.2022-118基于BP神经网络的地下水位预测系统设计*廖绍欢1) 赵乃千1) 詹旭2)※1) 四川省地震局成都地震监测中心站，四川成都 6117302) 四川轻化工大学自动化与信息工程学院，四川自贡 643000摘要　为了解四川德阳地下水位动态，进而分析地震前兆动态，本文设计了一个基于BP神经网络的地下水位预测系统。

采用SWY-Ⅱ数字式水位仪对德阳地下水位数据进行采集。

根据采集的2015年水位数据，利用BP神经网络对地下水位变化进行预测，以一年的采集数据进行训练和测试，采用3个输入节点、1个输出节点设计了BP神经网络结构。

为了进一步验证本预测系统，本文对2017年7月1日—10月26日地下水位情况进行了预测。

实验表明：该方案能有效实现地下水位的预测，为地震前兆工作提供可靠数据。

关键词单片机；BP神经网络；预测中图分类号：P315.72+3 文献标识码： A 文章编号: 2096-7780(2023)04-0165-06doi：10.19987/j.dzkxjz.2022-118Design of groundwater level prediction system based on BP neural networkLiao Shaohuan1), Zhao Naiqian1), Zhan Xu2)1) Chengdu Earthquake Monitoring Center Station, Sichuan Earthquake Agency, Sichuan Chengdu 611730, China2) School of Automation and Information Engineering, Sichuan University of Science & Engineering, Sichuan Zigong643000, ChinaAbstract In order to understand the dynamic of groundwater level and master the earthquake precursor dynamic，we designed groundwater level prediction system based on BP neural network. According to the groundwater level of Deyang，Sichuan Province，SWY-II digital water level meter is used to collect the groundwater level data of Deyang. Based on the collected water level data in 2015，the BP neural network is used to predict the change of groundwater level，and the data collected for one year are trained and tested. The structure of BP neural network is designed with three input nodes and one output node. In order to further validate the proposal，the groundwater level from July 1 to October 26，2017 is predicted. The experiment shows that the scheme can predict groundwater level effectively and provide reliable data for earthquake precursor work.Keywords MCU; BP neural network; predict* 收稿日期：2022-07-21；采用日期：2022-10-20。

BP神经网络在地下水水质评价中的应用

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图１所示。
研究区选取吉林省辉南县，地处长白山系龙岗山脉的中北部。研究区属于低山丘陵地貌，属北温带大陆性季风气候区，主要气候特点是夏季温热多雨，春季风大干旱，秋季凉爽短促，冬季寒冷漫长。辉南气象站多年平均气温４．１ ℃，最高气温为３４．６ ℃，最低气温为一４０．３ ℃，无霜期１３０天，≥ １０％积温２６５０￣Ｃ，多年平均降雨量为７５４．７ｍｍ，多年平均蒸发量为７５２．４１１１１１１，多年平均风速为３．４ｍ／ｓ，风向ＮＷ，多年平均日照时数为２５７２小时，最大冻土深度１．５ｍ。由于辉南县属于低山丘陵区，且由东南向西北倾斜，因此，地表水系统发达，县城内属于辉发河水系１０ｋｍ以上河流就有２２条，主要有辉发河、三统河等。辉发河发源于辽宁省清源县，自西向东流经县城，并有大沙河、一统河、三通河、亮子河、蛤蟆河、蛟河汇入辉发河。俗有 “ 九行下哨 ”之称。辉发河历年平均水位高程２９８ｍ，最高供水位高程３０２．２５ｍ。最低水位２９４ｍ。平均流速０．５ｍ／ｓ一０．８ｍ／ｓ，最大流量４８５０ｎｌ／ｓ，含沙

地下水水位预测的人工神经网络模型研究

人工神经网络得到了迅速的发展，而线性神经网络是神经网络的一种模型，由一个或多个线性神经它元构成，中每个神经元的传递函数都为线性函数，其其输入输出之间是比例关系。单个线性神经元计算式：＝ｕｌ（ｐ＋）０ｐｒｉＷｘ６ｅｎ其中Ｐ为输入矩阵，ｎ为输出，Ｗ为权值矩阵，ｂ为阈值向量。线性神经网络初始化之后，权值矩阵
ＡｂｔａｔＧｒｕｄａｅｙｔｍｓｉｔｃｔｄｓｃａｔ．Ａｃｏｄｎｈｅａｉｎｈｐｂｔｅｎｇｏｎｗａｅｅｅｓｒｃ：ｏｎｗｔｒｓｓｅｉｎｒａｅａｔｈｓｃｉｎｏｉｃｒｉｇｔｔｅｒｌｔｓｉｅｗｅｒｕｄｔｒｌｖｌｏｏ
维普资讯
２００７年３月
贵州科技．－职业学院学报ｒ／－Ｉ
Ｇｉｏｃ— ｃｎｉｅｒｇＶｃｔｎｌｏｅｅｕｚｕＳｉｅｈＥｇｎｅｉｏａｏａＣＵｇｈｔｎｉ・７・２
第２卷第１期
含水介质以裂隙、溶孔为主，蓄水性好，含丰富的岩
溶裂隙水，由于水文地质条件的有利组合，构成独立的补给、径流、排泄系统，自成一完整的水文地质单
ａｄｉｎｌｅｔｌｆｃｏｓｄｅｆｒｆｉｅｒｅｗｏｋｉｓａｌｈｄａｄｕｅｏｈｒｄｃｉｎｏｒｕｄａｅｅ — ｎｔｉｆｎａａｔｒ．ａｍｅｌｏｔｃａｎｕａｎｔｒｓｅｔｂｉｅｓｆｒｅｐｅｉｔｆｏｎｗｔｒｌｖｓｕｉａｉｌｉｌｓｎｄｔｏｇｅ．ＴｅＩｓｌｎｉａｅｈｔｉｈｓｈｇｅｒｃｓｏｎｐｅｉｔｎ１ｈ ℃ ｌｔｄｃｔｓｔａａｈｒｐｅｉｉｎｏｒｄｃｏ．ｌｉｔｉｉ

三江平原地下水位的预测——基于RPROP的BP神经网络方法

三江平原地下水位的预测——基于RPROP的BP神经网络方法随着城市化的快速发展和人口的增加，地下水资源逐渐受到了严重的威胁。

为了有效地管理和保护地下水资源，对地下水位进行准确地预测是至关重要的。

本文将基于RPROP的BP神经网络方法，对三江平原地下水位进行预测分析。

首先，我们需要了解三江平原地下水位受到的影响因素。

在三江平原地区，地下水位主要受到降雨量、蒸散发和人类活动等因素的影响。

因此，我们需要收集并整理相关的气象数据、地下水位数据和人类活动数据，以建立地下水位的预测模型。

其次，我们将采用BP神经网络算法来进行地下水位的预测。

BP神经网络是一种反向传播神经网络，通过不断地调整神经元之间的连接权重，训练网络以实现目标输出。

在BP神经网络中，我们将采用RPROP算法作为权重更新的方法，以提高网络的收敛速度和准确性。

接下来，我们将进行数据的预处理工作。

首先，我们将对数据进行标准化处理，以提高网络的训练速度和泛化能力。

然后，我们将数据分为训练集和测试集，以便对网络进行训练和验证。

然后，我们将建立BP神经网络模型。

在建立网络结构时，我们需要确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，并选择合适的激活函数和损失函数。

在网络训练过程中，我们将使用RPROP算法进行权重的更新，并设置合适的学习率和训练轮数，以使网络能够更好地逼近实际地下水位数据。

最后，我们将对网络进行评估和验证。

我们将使用测试集数据来验证网络的预测准确性，并通过计算误差指标来评估网络的性能。

同时，我们还将对网络进行参数调优和模型优化，以提高网络的预测精度和泛化能力。

综上所述，基于RPROP的BP神经网络方法可以有效地对三江平原地下水位进行预测。

通过建立合适的神经网络模型和进行数据处理优化，我们可以提高地下水位的预测准确性，为地下水资源的管理和保护提供重要的决策支持。

希望本文的研究可以为地下水位预测领域的进一步深入研究提供参考和借鉴。

遗传算法改进BP神经网络在地下水水质评价中的应用概要

2009年 9月郑州大学学报(工学版Sep 2009第30卷第3期Journa l of Zhengzhou U n i ve rs i ty (Eng ineer i ng Sc ience V o l 30 N o 3收稿日期:2009-01-18; 修订日期:2009-04-22 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60774059作者简介:冯冬青(1958-, 男, 广东佛山人, 郑州大学教授, 博士, 研究方向为智能控制理论与应用. E -m ai:l dqfeng@zz u . edu . cn文章编号:1671-6833(2009 03-0126-04遗传算法改进BP 神经网络在地下水水质评价中的应用冯冬青, 郭艳(郑州大学电气工程学院, 河南郑州450001摘要:为了准确、高效地评定地下水水质, 提出了一种遗传算法与神经网络相结合的混合评价算法, 针对水质评价的多变量和非线性, 采用BP 神经网络对其进行综合评价计算, BP 算法易陷入局部极小的缺点则通过引入遗传算法来克服, 将两者有机的结合起来实现神经网络的训练和知识库的建立. 通过算法比较和实例结果分析, 证明了该算法的有效性. 关键词:BP 神经网络; 遗传算法; 水质评价中图分类号:T P 183 文献标识码:A0 引言地下水水质评价是水资源评价管理的重要组成部分, 它能为地下水资源的开发利用, 规划管理提供科学依据. 在实际工作中, 由于参与的评价因子众多, 并且各个评价因子与水质等级之间存在非常复杂的非线性关系[1], 所以水质评价是一个典型的多变量、非线性系统. 目前水质评价数学模型很多, 主要有综合指数法、模糊数学法、灰色聚类法[2]等. 但这些传统方法没有很好地解决评价因子与水质等级之间复杂的非线性关系, 而且评价过程中的效用函数、权重需要人为设计, 这就限制了评价模式的通用性, 也影响了结果的可靠性. 神经网络在解决非线性问题上具有明显的优势. 但在评价时, 神经网络参数的确定直接影响到评价的精度, 而且神经网络算法存在易陷入局部极小和引起振荡效应的缺点; 而遗传算法具有很强的宏观搜索能力, 且能以较大的概率找到全局最优解, 所以笔者把遗传算法和神经网络结合起来, 利用遗传算法来优化BP 网络的权值, 提出两种权值优化算法, 并进行比较分析, 通过在实际评价中加以应用, 使评价结果更客观和符合实际.1 基于遗传算法的神经网络训练遗传算法(Genetic A lgorithm -GA 是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法.它将优胜劣汰, 适者生存的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中, 按照一定的适配值函数, 并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选, 从而使适配值高的个体被保留下来, 组成新的群体. 新的群体既继承了上一代的信息, 又优于上一代. 这样, 周而复始, 群体中的个体适应度不断提高, 直到满足一定的极限条件. 此时, 群体中适配值最高的个体即为待优化参数的最优解. 正是由于遗传算法这种独具的工作原理, 使它能够在复杂空间内进行全局优化搜索, 并且具有较强的鲁棒性.遗传算法[3]应用于神经网络主要有两个方面:一个方面是用来优化神经网络的拓扑结构; 另一个方面则是学习神经网络的权重. 而目前最主要的应用是后者, 也就是用遗传算法取代一些传统的学习算法. 评价一个学习算法的标准是:简单性、可塑性和有效性. 目前广泛研究的前馈网络中采用的学习算法是误差反向传播(BP 算法, BP 算法具有简单和可塑的特点, 但是BP 算法是基于梯度的算法, 这种方法收敛速度慢, 而且容易陷入局部极小点. 在神经网络结构固定的前提下, 将BP 学习算法由遗传算法代替, 进行网络权值的训练, 能够很好地解决以上问题.用遗传算法来学习神经网络的权重有两种方式:一是直接利用GA 来训练BP 神经网络的权重, 二是先用GA 求BP 的权重, 再用纯BP 算法直第3期冯冬青等遗传算法改进BP 神经网络在地下水水质评价中的应用127接训练BP 的混合GA -BP 算法. 下面分别来介绍两种算法.1. 1 用GA 直接训练BP 网络的权重算法设有三层BP 网络, I i 为输入层中第i 个结点的输出; H i 为隐含层中第i 个结点的输出; O i 为输出层中第i 个结点的输出; W I H ij 为输入层中第i 个结点与隐含层第j 个结点的连接权值; WHO ji 为隐含层中第j 个结点与输出层第i 个结点的连接权值. 遗传算法学习BP 网络的步骤如下:! 初始化种群P, 包括确定交叉规模、交叉概率p c 、突变概率p m , 以及对任一W I H ij 和WH O ji 进行初始化, 对神经网络的权值和阈值进行编码;∀计算每一个个体评价函数, 并将其排序. 可按下式概率值选择网络个体:p s =f i /#Ni=1f i式中:f i 为个体i 的适配值, 可用误差平方和E 来衡量, 即:f (i =1/E(i E (i =#p#k(V k -T k2式中:i =1, ∃, N 为染色体数; k =1, ∃, M 为输出层节点数; p =1, ∃, R 为学习样本数; T k 为教师信号; V k %T k , 即E (i >0.&以概率p c 对个体G i 和G i +1进行交叉操作, 产生新个体G ∋i 和G ∋i +1, 没有进行交叉操作的个体直接进行复制;(利用概率p m 突变产生G j 的新个体G ∋j ;将产生的新个体插入到种群P 中, 并计算新个体的评价函数;∗如果满足结束条件, 即找到了满意的个体, 则结束, 否则转&.如此重复以上操作, 直到达到所要求的性能指标为止. 最后将最终群体中的最优个体解码即可得到优化后的网络连接权系数.1. 2 混合GA-BP 算法混合GA-BP 算法就是先用GA 在随机点集中遗传出优化初值, 以此作为BP 算法的初始权值, 再由BP 算法进行训练, 这就是GA -BP 算法的原理.GA -BP 算法的步骤:! 与用遗传算法学习神经网络的权值的前五步相同, 即先用GA 在随机点进行BP 初始权值的优化;∗计算BP 神经网络的误差平方和, 若达到预定值 GA , 则转+, 否则转&, 继续进行遗传操作;+以GA 得到的优化初值作为BP 网络的初始权值, 再利用BP 算法训练网络, 直到达到指定精度 BP ( BP < GA .2 水质评价神经网络知识库的组建笔者研究的区域位于江西省东部, 处于黄河中游, 为黄河冲击平原. 表2列出了2004年该区域5个地下水水质调查点的检测数据及模糊数学综合评价法的评价结果[4], 评价结果是科学有效的. 评价标准参照, 地下水质量评价标准−, 如表1. 主要考虑了NH +4、NO -3等六个因素, 并将水质分为五级.表1 地下水质量评价标准T ab . 1 Standards of groundwater qua lity eva l uation 分级标准评价指标NH +4NO -3C l -总硬度Cr 6+Fe 2+.0. 0022. 0501500. 0050. 1/0. 0025. 01503000. 010. 200. 2202504500. 050. 310. 5303505500.11. 521. 0404006000. 22. 0表2 地下水检测数据及评价结果Tab . 2 G roundwater testi ng da ta and evalua ti on results水样NH +4NO -3C l -总硬度C r 6+Fe 2+评价结果10. 12505. 65004. 500076. 00000. 00160. 0400. 20. 25004. 20008. 000023. 00000. 00320. 0400/30. 25008. 450030. 000066. 00000. 01800. 1600040. 25000. 350012. 000012. 00000. 04000. 5000150. 30004. 700080. 00080. 00000. 07100. 09202首先需要确定BP 神经网络结构, 也就是对隐层数目及隐层节点数的确定. 根据Ko l o m ogo r ov 定理:一个三层的BP 神经网络可以精确地实现任意的非线性函数. 所以, 笔者选择了一个单隐层的BP 网络模型. 输入样本则采用表2的五个检测数据, 虽然采用的样本数据不多, 但这些样本具128郑州大学学报(工学版 2009年有很好的代表性, 所以得到结果是准确可靠的. BP 网络模型对输入样本的输出期望值定为水质评价标准的五个等级:. (10000; /(01000; 0(00100; 1(00010; 2(00001.隐层单元节点数[5]选为11, 这样网络结构即可确定为531135. 其次要对样本数据进行预处理, 因为由于其中各个指标互不相同, 原始样本中各向量的数量级差别较大, 为了计算方便, 及避免部分神经元在训练时达到过饱和状态, 要对样本输入进行归一化处理[6]. 这里采用M atlab 中的Pre mnm x 实现.3 结果分析3. 1 单纯用GA 训练BP 网络的权重的算法设定遗传算法的初始种群数为60, 遗传代数选为1000代. 图1是单纯用遗传算法训练BP 网络权重得到的误差平方和及适应度曲线.图1 GA 学习BP 权值的误差平方和、适应度曲线F ig . 1 Su m of error square and fitn ess curve of the BPwe i gh ts learn ed on ly by GA训练结果为:TT =1. 0057 -0. 0027 -0. 0001 0. 0060 -0. 0080 0. 0219 0. 9847-0. 00380. 0129-0. 0090 0. 0128-0. 0085 0. 99780. 0104-0. 0085-0. 0028 0. 0007 0. 00201. 0000 0. 0005 0. 0119-0. 0093-0. 00090. 0095 0. 9916E lapsed ti m e i s 25. 108549seconds .将以上输出数据与表2中的标准评价结果进行对比, 可知基本相同, 可以达到预想效果. 这种方法的训练时间为25. 108549s . 3. 2 混合GA-BP 算法这里GA 的初始种群数选为30, GA 取为5. 0. 设定BP 神经网络的学习速率为0. 01, 训练目标为0. 002.经过仿真可以看到, GA 进行了45代遗传操作达到了目标值 GA , BP 算法进行了81步收敛到图2 混合GA-BP 算法Fig . 2 H ybrid GA-BP algorithm指定精度 BP .训练结果为:TT =1. 0099 -0. 0123 -0. 0068 0. 0044 0. 00300. 0080 0. 9949-0. 00510. 0057-0. 00230. 0072-0. 0040 0. 98600. 0026 0. 00490. 0008 0. 0034-0. 00620. 9982-0. 00090. 0213-0. 0205-0. 00390. 0138 0. 9938E lapsed ti m e is 4. 329101seconds .可见训练结果也完全达到预想效果, 且训练时间仅为4. 329101s .通过对以上两种方法的对比可以看出, 用GA 直接训练BP 的权值尽管可以得到满意的训练结果, 但相比混合GA-BP 算法, 其运行时间要长得多. 这是因为GA 收敛是依靠类似于穷举法的启发式搜索, 再加之网络结构的复杂型, 要运算的数据量相当大, 因而不可避免会出现搜索时间过长的问题. 而混合GA -BP 算法, 则结合了GA 算法和BP 算法的优点, 训练时间短, 而且不易陷入局部极小, 训练结果精确.4 结论混合GA-BP 算法能同时对解空间内的许多点进行遗传优选, 在找到优化点后, 再由BP 算法进行搜索, 既能避免BP 算法陷入局部极小点, 又第3期冯冬青等遗传算法改进BP 神经网络在地下水水质评价中的应用129的搜索时间过长, 速度慢的缺点, 是一种快速可靠的方法. 通过在地下水水质评价中的应用仿真, 可以验证, 水质评价准确, 可信.参考文献:[1] 虞凳梅, 江晓益. 地下水水质评价的人工神经网络方法[J].西安科技学院学报, 2003, 23(1 :27-30. [2] 郭红梅. 遗传算法在BP 神经网络学习中的应用[J].辽宁大学学报:自然科学版, 2007, 34(2:151-152.[3] 贺北方, 王效宇, 贺晓菊, 等. 基于灰色聚类决策的水质评价方法[J].郑州大学报:工学版, 2002, 23(1:10-13.[4] 谭璇, 罗定贵. 基于M ATLA B 实现BP 神经网络在地下水水质评价中的应用[J].科技广场, 2007, 18(5:139-140.[5] 马细霞, 贺晓菊, 赵道全, 等. BP 网络隐含层对水质评价结果的影响分析[J].水电能源科学, 2002, 20(3:16-18.[6] 娄申, 干晓蓉. 基于BP 神经网络的水质评价[J].云南民族大学学报, 自然科学版, 2007, 16(2:165-16.Application of I m oproved BP N eural Net works Based on G enetic A lgorith m s toG round water Quality EvaluationFE NG Dong-qing , GUO Y an(Schoo l of E l ec trical Eng i neeri ng , Zhengzhou U niversity , Zheng zhou 450001, Ch i naAbst ract :A hybri d eva l u ation algorithm is proposed i n this paper by co mb i n i n g BP neura lnet w o r k w ith genet ic a l g orithm s , i n or der to evaluate groundwa ter quality accurate ly and e ffi c iently . I n v ie w o f the mu lti-variab le and non linear characteristics ofw ater assess m en, t BP neura l net w ork i s introduced here to m ake co m pre hensi v e eva l u ation and calcu lation . A s for the shortco m ing that BP a l g orit h m is easily trapped to a loca l opti m um , it can be overco m ed through the i n troduction of genetic algorithm s , and the t w o w illwo r k organically to ge t h er to ach ieve the training and know ledge base estab lishm ent of the neura l net w ork . Through the co m pari son of the algo rithm s and analysis of the results of the exa m ples , the resu lt sho w s t h is a lg orith m is va li d . K ey words :BP neural net w or k; genetic algorithm; w ater quality assess m ent。

人工神经网络模型在白城地区枯季地下水位预测中的应用

・
模型中选取
：共３因子作为输入变量，，，，个ｙ
（下转第４２页）
作为输出变量，已知的样本数据进行归一化处理，将采用
２・０
工程施工
东北水利水电
２１００年第１期２
场布药孔做到逐个检查；每天定期巡视检查两次，及时排除不安全隐患。在顺利完成陕京天然气管道石方开挖中充分体现了安全监理的作用，到业主高度认可。得
（６）
）
至２０年共２系列资料进行分析计算，０４３年资料详见表１。以白城４６号井的地下水位时间序列为例，建立地下水位
预测模型。
表１白城４６号井５月平均水位及有关因子实测资料表
和阈值（），来实现，Ｅ最小，以使网络的实际输出尽可
（０１）
（１１）
式中：Ａ（、Ａｐ）量项，为冲量因子取值ＯａｔａｗＯ为动）０ｆ～
１ｔ训练次数。，为第ｔ次训练的输出层、＋１隐含层修正权值为
（（寺肌（）州）￡ △ １）＋＋１
呲十）＋１Ｚ１Ｗ＿ △ 』
一
其中，含层阈值修正量 △ 、出层阈值修正量 △ 分隐输
别为
△ ＝田踟一０（— 如（０）如１０）（６１）
定时空范围内具有相当的稳定特性，监测地区自然地即
理特性基本不变，因此在建立ＢＰ模型时可以不予考虑。经分析，该站１０月平均水位、汛期６ —９月降水量、枯季１一１次年３月降水量与次年５月平均水位相关关系较好，以所选取１０月平均水位（）汛期降水量（）枯季降、、

LM-BP神经网络在水质预测的应用

文章编号：1007-757X(2011)09-0044-03LM-BP 神经网络在水质预测的应用胡海清，周小丽，宋毅摘要：神经网络系统是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点，可实现非线性关系的隐式表达，它不需要预选确定样本的数学模型，仅通过学习样本数据即可以进行预测。

结合水质预测的一些实际情况，探讨了利用LM-BP 神经网络进行水质预测的方法，初步建立了基于LM-BP 神经网络的预测系统。

关键词：神经网络，LM 网络，固定权值，水质预测中图分类号：TP311文献标识码：A0引言水质预测是在水污染控制单元内建立水域功能区水质指标与陆域相应污染源之间的输入响应关系，以便为水质目标责任管理提供科学依据[1]。

水质预测，通常是利用历史数据，通过不同的预测方法推求环境变量与待预测水质指标之间的非线性关系或待预测水质指标本身随时间的变化规律。

目前，比较常用的预测方法有水质模拟预测、神经网络模型预测、时间序列预测法和灰色预测模型法和基于混沌理论的水质预测法等5大类。

人工神经网络(Artifical Neural Networks,简称ANN)是一种由大量简单的人工神经元广泛连接而成的,用于模拟人脑神经网络的复杂网络系统,具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点，在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用[2]，是属于人工智能范畴的一种计算技术。

在数值预测方面，它不需要预先确定样本数据的数学模型，仅通过学习样本数据即可以进行相当精确的预测。

目前见诸于水质评价研究领域的有BP 多层前向网络、径向基函数神经网络(RBF)、Hopfield 网络等。

其中以BP 神经网络的应用研究最多,本文就BP 神经网络在水质预测中的应用作些探讨。

1BP 神经网络及改进1.1BP 神经网络BP 神经网络就是采用BP （Back propagation ）算法进行训练的网络，该网络具有一个输入层，一个输出层和至少一个隐藏（中间）层[3]。

人工神经网络在地下水污染评价中的应用

人工神经网络在地下水污染评价中的应用
人工神经网络在地下水污染评价中的应用
人工神经网络系根据人类的生物神经系统结构设计的计算机网络模型,可用于模式识别.用于地下水污染评价,具有客观、实用、精度高、不受人为因素影响等优点,人工神经网络方法能准确评价地下水的污染状况和污染带分布,可以在水环境污染评价工作中推广.以聊城市地下水污染评价为例,探讨人工神经网络模型(BP模型)在地下水污染评价中应用的基本方法.
作者：玉洪超聂秋月姜明新 Yu Hongchao Nie Qiuyue Jiang Mingxin 作者单位：玉洪超,姜明新,Yu Hongchao,Jiang Mingxin(聊城水文水资源勘测局,山东,聊城,252000)
聂秋月,Nie Qiuyue(河海大学水文院,江苏,南京,210098)
刊名：山东水利英文刊名：SHANDONG WATER RESOURCES 年，卷(期)：2008 ""(3) 分类号：X523 关键词：地下水污染评价人工神经网络。

自适应变步长BP神经网络在水质评价与衡量与衡量中的应用

式中：E为网络输出误差，P代表第P个样本，j为输出单元数，t jp为单元期望输出，O jp为单元的实际输出，(t jp-O jp)2输出层第j个神经元在模式P作用下的实际输出和期望输出之差的平方。

1.2 BP算法存在的问题BP算法的根本形式为[3]:W(k+1)=W(k)+αD(k)(2)式中:W〔k〕为时刻的权值；α为学习率；〔k〕为k时刻的负梯度。

用三层BP网络可以任意逼近任何连续函数，但是它主要存在如下缺点：(1) 从数学上看，它可归结为一非线性的梯度优化问题，因此不可防止地存在局部极小问题；(2) 学习算法的收敛速度慢，通常需要上千次或更多；(3) 络结构为前向结构，没有反应连接，因此它是一非线性映射系统。

1.3 BP算法的改良〔ABPM算法〕由于BP算法存在以上的缺陷，因而用BP网络训练网络时常常会出现收敛慢、振荡和陷入局部极小等问题。

因此，采用引入动量项的自适应变步长来调整学习率的改良算法〔即ABPM算法〕。

自适应变步长算法和常规BP算法的主要区别在于学习步长λ随误差曲面的变化而进展调整。

由于BP网络的逼近误差曲面的梯度变化是不均匀的，即(k)在不同的位置大小不同。

如果采用固定的步长λ,当λ较小时，在误差曲面较平坦的区域，收敛较慢；当步长λ较大时，又会在峡谷区域引起振荡。

自适应变步长算法正是针对步长的缺陷提出来的。

这种算法是以进化论中的进退法为理论根底的，即连续两次观测训练的误差值，如果误差下降如此增大学习率，误差的反弹在一定的X围内，如此保持步长，误差的反弹超过一定限度如此减小学习率。

学习率的调整可用如下公式进展描述。

W(k+1)=W(k)+α(k)[1-ηD(k)+ηD(k-1)] (3)其中：α(k)=2λα(k-1)；λ=sign[D(k)D(k-1)]。

式中：(k)为k时刻的学习率，它是(k-1)时刻学习率的函数。

η是动量因子，用来抑制振荡。

确定好网络结构和训练算法后，就可以利用输入输山样本对网络进展训练，即按照式〔3〕对网络权值进展调整，当达到期望的输出时训练即告完成，否如此继续调整权值。

基于人工智能的地下水预测模型研究

基于人工智能的地下水预测模型研究地下水资源是人类生活和工业生产中不可或缺的重要水源之一。

然而，受到气候变化、人类活动以及其他因素的影响，地下水资源的可持续利用面临诸多挑战。

因此，开展具有重要意义。

地下水预测模型是通过对地下水位、水质等数据进行分析和建模，以预测未来地下水资源的状态和趋势。

而传统的地下水预测模型需要大量的人力和时间来进行数据处理和分析，且存在着精度不高、效率低等问题。

基于人工智能的地下水预测模型则能够通过机器学习算法对大量的数据进行快速处理和分析，提高预测的精度和准确性。

人工智能技术在地下水预测模型中的应用主要包括神经网络算法、决策树算法、支持向量机算法等。

这些算法能够对地下水位、水质、水文地质等数据进行深层次的分析和学习，从而建立起准确的地下水预测模型。

以神经网络算法为例，通过构建多层的神经网络结构，对地下水数据进行训练和学习，能够实现对未来地下水资源状态的精准预测。

在基于人工智能的地下水预测模型研究中，数据的采集和处理是至关重要的一环。

通过传感器等设备对地下水位、水质等数据进行实时监测和采集，建立起完整、准确的数据集，为地下水预测模型的建立提供可靠的数据基础。

同时，对数据进行清洗和处理，去除异常值和噪声数据，提高数据的准确性和可靠性。

除了数据的采集和处理，模型的建立和优化也是基于人工智能的地下水预测模型研究中的关键步骤。

在建立地下水预测模型时，需选择合适的算法和模型结构，通过对数据进行训练和学习，不断优化模型的参数和权重，提高模型的预测精度和准确性。

在模型优化过程中，还需要不断验证模型的稳定性和可靠性，确保模型的预测结果符合实际情况。

基于人工智能的地下水预测模型研究不仅可以提高地下水预测的精度和准确性，还能够为地下水资源的管理和利用提供重要参考依据。

通过建立起完善的地下水预测系统，能够实现对地下水资源的实时监测和预警，及时采取措施保护和利用地下水资源，促进地下水资源的可持续利用和保护。

地下水环境模拟参数随机场的BP神经网络研究

地下水环境模拟参数随机场的BP神经网络研究李坚;张征;丰满;冯宇;刘淑春;王璐璐【期刊名称】《水资源与水工程学报》【年(卷),期】2010(21)5【摘要】以地下水环境模拟参数随机场中的离子质量浓度为例,以研究BP神经网络方法(BPNN)应用于地下水环境模拟参数随机场空间变异性的可能性。

将所有数据分为独立的训练和检验数据集,用没有参与建模的22组数据进行验证,并用最佳BPNN模型进行区域空间分布预测图的绘制。

结果表明:①BPNN方法的插值结果与观测值的相关系数达到0.952,平均偏差为1.438,协方差为14.052,取得了较好的模拟效果,且估值效果明显好于普通克里格法。

②从最佳模型区域空间分布预测图来看,该方法能比较客观地刻画地下水环境模拟参数随机场中离子质量浓度的空间分布状况。

这一实际应用表明,BPNN方法可以较好地描述地下水环境模拟参数随机场的空间分布规律。

【总页数】5页(P20-24)【关键词】环境地学;BP神经网络;地质统计学;地下水环境模拟随机场;离子质量浓度【作者】李坚;张征;丰满;冯宇;刘淑春;王璐璐【作者单位】北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室;北京林业大学环境科学与工程学院;北京林业大学理学院;中冶京城工程技术有限公司【正文语种】中文【中图分类】X143;TP183【相关文献】1.水环境模拟参数随机场空间最优估计精度分析与特异值研究 [J], 尚晓颖2.地下水环境模拟中空间分布参数的结构分析 [J], 张征;赵俊琳;陈家军3.地下水环境模拟中空间分布参数的局部最优估计 [J], 张征;赵俊琳4.水环境模拟参数随机场的指示克里格研究 [J], 尚晓颖;张征;池志淼;李道峰5.水环境模拟参数随机场特异值及稳健变异函数的研究 [J], 牟向玉;张征;尚晓颖;徐永利因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

水质评价的人工神经网络方法

馈式误差反传播神经网络 # 通常由输入层 ’ 输出层和若干隐含层构成 # 每层由若干个结点组成 # 每一个结点表示一个神经元 # 上层结点与下层结点之间通过权联接 #同一层结点之间没有联系 $ 见图 $$
图 $ !" 神经网络拓朴结构图
!%"!" 学习算法 $ !" 网络的产生归功于 !" 算法的获得 $ !" 算法属于 ! 算法 #是一种监督式的学习算法 $ 其主要思想为 ) 对于 ! 组输入学习样本 )
$
?’+ !!=)(’)"2’!#82’"!’+# %, %(%1"#
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’调整连接权值和阀值 4
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பைடு நூலகம்
% 关键词 & 人工神经网络 ( 水质 ( 评价 % 中图分类号 & +,%’ % 文献标识码 & -

基于深度学习的地下水水质预测研究

基于深度学习的地下水水质预测研究地下水是人类重要的水源之一，但由于工业、农业、城市化等原因，不少地区的地下水水质受到了污染，给人类健康和环境带来了严重危害。

因此，对地下水水质进行预测和监测具有重要的现实意义。

而近年来，基于深度学习的地下水水质预测陆续展开，提高了预测精度，降低了误差率。

本文将围绕基于深度学习的地下水水质预测展开研究，介绍其基本原理、优势和应用前景等问题。

一、深度学习在地下水水质预测中的基本原理和技术路线深度学习是人工智能领域的一种重要技术，通过构建深层神经网络模型，可以实现对大量数据的自动分析和处理，从而实现各种模式识别和信息挖掘任务。

在地下水水质预测中，深度学习主要应用于建立预测模型，通过训练模型，预测未来的地下水水质。

具体来说，基于深度学习的地下水水质预测需要按照以下步骤进行：1. 数据采集和预处理。

地下水的水质数据是进行预测的基础，因此需要从多个渠道获取相关数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据格式转换、缺失值处理等。

2. 特征提取和选择。

对预处理后的数据进行特征提取，并从中选择出对预测结果影响最大的特征变量。

3. 模型构建和训练。

在深度学习中，常用的模型有卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络等，选择相应的模型，设计网络结构，并利用采集的数据进行监督式训练，不断优化模型参数，提高预测精度。

4. 模型评估和预测。

利用测试数据集和评判标准对训练好的模型进行评估，选择最优模型进行预测。

二、基于深度学习的地下水水质预测的优势和应用价值基于深度学习的地下水水质预测相对于传统方法具有以下优势：1. 模型精度高。

利用深度学习的方法可以隐式地学习出数据中的复杂的隐藏关系，因此预测精度高。

2. 泛化能力强。

深度学习模型由多层非线性变换构成，能够对新的数据进行预测，具有较好的泛化能力。

3. 数据处理速度快。

深度学习模型采用分布式计算和并行处理技术，可以对大规模数据进行快速处理和分析。

改进的BP神经网络模型在地下水预测中的应用研究

改进的BP神经网络模型在地下水预测中的应用研究
谢玉琴
【期刊名称】《水利规划与设计》
【年(卷),期】2016(0)7
【摘要】针对传统BP神经网络模型局部较易收敛的缺点,引入小波分析函数对传统BP神经网络模型节点计算进行改进,并将改进的BP神经网络模型在新疆地区地下水预测中进行应用,研究结果表明:改进的BP神经网络模型可解决模型局部较易收敛问题,预测的地下水水位和实测的地下水水位更为接近,预测的地下水水位和实测水位之间的相关性年尺度达到0.85,高于传统BP神经网络模型的预测精度.【总页数】4页(P45-47,67)
【作者】谢玉琴
【作者单位】新疆维吾尔自治区水文水资源局,新疆乌鲁木齐122000
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.灰色BP神经网络模型在民勤盆地地下水埋深动态预测中的应用 [J], 杨婷;魏晓妹;胡国杰;许义和
2.改进的BP神经网络模型在辽宁中部河流水质预测中的应用研究 [J], 郑鹏
3.基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水埋深预测中的应用——以蒙城县为例[J], 陈笑;王发信;戚王月;周婷
4.预测济南地下水位的BP神经网络模型及其改进 [J], 王宗志;金菊良;郑子升;张玲
玲
5.改进的BP神经网络模型在麻疹预测中的应用研究 [J], 徐学琴;杜进林;孙宁;徐玉芳;李建伟
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BP人工神经网络模型在地下水水质评价中的应用

BP人工神经网络模型在地下水水质评价中的应用
潘俊;梁海涛;岳丹丹;赵磊
【期刊名称】《供水技术》
【年(卷),期】2015(009)006
【摘要】为了能够客观地对地下水水质进行综合评价,本文以西鞍山矿区为例,采用基于BP人工神经网络模型的评价方法对区内14个地下水水质监测点的水质进行了评价.考虑到地下水水质随季节性变化不大,以枯水期水质监测的主成分总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、氯化物、铁和锰、硝酸盐、氟化物等指标作为评价因子,建立了地下水评价指标体系,并和模糊综合评价法的评价结果进行了比较,分类结果令人满意.评价结果表明,该模型设计合理、泛化能力强,对地下水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性,可为水质评价提供技术依据以及为有关部门治理水质提供理论依据和参考建议.
【总页数】6页(P6-11)
【作者】潘俊;梁海涛;岳丹丹;赵磊
【作者单位】沈阳建筑大学市政与环境工程学院,辽宁沈阳110168;沈阳建筑大学市政与环境工程学院,辽宁沈阳110168;沈阳建筑大学市政与环境工程学院,辽宁沈阳110168;沈阳建筑大学市政与环境工程学院,辽宁沈阳110168
【正文语种】中文
【中图分类】TU991.11
【相关文献】
1.BP人工神经网络模型在西鞍山铁矿地下水水质评价中的应用 [J], 岳丹丹;梁海涛;王天慧;徐韬
2.BP神经网络模型在新疆焉耆县浅层地下水水质评价中的应用 [J], 李玲;周金龙;赵斐
3.人工神经网络模型在地下水水质评价分类中的应用 [J], 孙涛;潘世兵;李永军
4.地下水水质评价中BP人工神经网络模型的应用研究 [J], 邹涛
5.BP人工神经网络模型在珠江口水质评价中的应用 [J], 李占东;林钦
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优化BP神经网络在地下水计算中的应用

（）１
１标准ＢＰ神经网络模型
ＢＰ神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，Ｐ神经网Ｂ
络的学习过程主要为信息的正向传播和误差的反向传播。输
式中：、分别为ｄ维空问第ｉ个粒子的原速度和更新后的速度；ｔ（，）为惯性权值；、ｏ∈ ０２，ｃｃ学习因子；ａｄ）为：为Ｒｎ（
（，）问相互独立的随机数；粒子的位置。０１．为
粒子新的位置可表示为Ｘ＝Ｘ，＋ｉｔ（）２
入信息由输入层输入网络，经过隐含层逐层处理后，由输出层输出，完成信息的正向传播。如果输出值和实际值之间的误差Ｅ不满足给定的误差要求，则进入误差的反向传播阶段，误将差值按反方向的顺序逐层反馈，并分摊给各层神经元，经元神以各自误差信号为依据修正权值，完成一次训练过程。然后再
第３第５期３卷
２１０１年５月
人
民
黄
河
Ｖｏ．３，．１３Ｎｏ５Ｍａ２１ｙ，０１
ＹＥＬＬＯＷ
ＲＩＶＥＲ
【资源】水
优化ＢＰ神经网络在地下水计算中的应用
陈琳刘俊民明柯柯杨建飞，，，
（．北农林科技大学水利与建筑工程学院，西杨凌７２０；．郑县水利局，西南郑７３０）１西陕１１０２南陕２１０
地下水的相关计算，论是资源量计算、位预测，是水无水还