地下水水位预测的人工神经网络模型研究
地下水水质评价中BP人工神经网络模型的应用研究
水土保持应用技术
１ ９
实用技 术
地 下水 水质 评 价 中 Ｂ Ｐ人 工 神 经 网 络 模 型 的 应 用 研 究
邹 涛
（ 新疆下坂地水利枢纽工程建设管理局 ， 新疆喀什 ８ ４ ４ ０ ０ ０ ）
中图 分 类 号 ： Ｐ ３ ３ ４ ． ９ ２ 文献标志码 ： Ａ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３—５ ３ ６ ６ ． ２ ０ １ ７ ． Ｏ １ ． ０ ７
Ｂ Ｐ人工网络模型 。 对新疆某 区域地下 水水质 情况进行 采样 分析评 价 ， 以此 通过对样 本数据 进行人 脑神 经模 拟计
算， 从 而对数据 结果进行优化评价 。 以此提 升水质评价 结果的科 学性 。
关键 词 ： 地下水水质 ； Ｂ Ｐ人 工神 经 网络 模 型 ； 评价； 应 用
型， 将信 息运 算结 果 通过 反 向传 输 到信 息 隐含 层 及 输 出层 ， 系 统模型 沿 网络结构 连接通 路 ， 对 系统相 关 采 样数 据进 行逐层 反 向运 算修 正 ， 以此 科学 输 出各 层 连接 权值 。 当各 个训 练模式 都与 预期运行 要求 一
和模型化处理 ， 以此提升 当地地下水水质评价结果 的科 学性 。
致时 ， 结束修正 ， 再次输 出数据运算结果 。
２ 地 下水 水 质 评 价 中 Ｂ Ｐ人 工 神 经 网 １ 地下水 水质评价 中 Ｂ Ｐ人工 神经 网 络模 型 的实 施 流 程 络模 型 简介 基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 模 型 ， 对地 下 水 水 质 进 行 分
在现 阶段 我 国地 下 水 水 质评 价 过 程 中 ， 经 常采 用 的一种 数 据 分 析 模 型 就 是 Ｂ Ｐ人 工 神 经 网 络 模
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是世界上最重要的淡水资源之一，对人类生活和生产具有重要意义。
然而，由于气候变化、人类活动以及其他因素的影响，地下水资源受到了严重的威胁。
因此，对地下水进行准确预测和管理显得尤为重要。
目前，人工智能技术已经在各个领域展示出了强大的应用潜力，地下水预测也不例外。
通过运用人工智能技术，可以更准确地预测地下水的变化趋势，为地下水资源的合理利用提供参考依据。
本文，旨在探讨如何利用人工智能技术改进地下水预测的准确性和效率。
首先，本文将介绍目前地下水资源面临的挑战和困境，以及传统地下水预测模型存在的局限性。
随着人口的增加和工业化的发展，地下水资源受到了日益严重的威胁，因此需要更加智能化的预测模型来应对挑战。
其次，本文将详细探讨人工智能技术在地下水预测中的应用。
包括基于机器学习的地下水预测模型，利用神经网络进行地下水变化趋势预测等。
通过对人工智能技术的应用，可以更好地利用历史数据、气象数据等信息，提高地下水预测的准确性和及时性。
第三，本文将通过案例分析和实证研究，验证基于人工智能的地下水预测模型的有效性。
通过实际数据的运用，可以更加直观地展示人工智能技术在地下水预测中的作用，并为未来的研究提供借鉴。
最后，本文将总结研究成果，并展望未来人工智能技术在地下水预测领域的应用前景。
可以预见，随着人工智能技术的不断发展和完善，地下水预测模型将变得更加精准和智能化，为地下水资源的合理利用提供更强有力的支持。
梳理一下本文的重点，我们可以发现，基于人工智能的地下水预测模型研究具有重要的理论和实践意义，可以为地下水资源的科学管理和可持续利用提供新的思路和方法。
希望本文的研究能够为相关领域的学者和研究人员提供借鉴和参考，推动地下水资源预测模型的不断改进和完善。
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。
ANN技术在地下水含水量预测建模中的研究与应用_宋洪伟
中国地质GEOLOGY IN CHINA第39卷第4期2012年8月Vol．39，No．4Aug.，2012激发极化电测深法以其简单、快捷、效率高和成本较低等优势成为被广大水文地质工作者所认可的一种最为广泛且切实可行的水文地质勘查方法。
其不受或较少受地形起伏及围岩电阻率不均匀性的影响，可充分利用其时间域（或频率域）探测方式对地下水进行间接探测[1-2]。
而人工神经网络（以下简称ANN ）技术的引入，克服了以往回归预测模型的不足，建立了电法异常参数与地下水富集程度间的量化关系，把定性的解释转变到定量的计算上来，使得激电法找水不仅限于利用其测量参数的异常值来圈定地下水赋存范围，且可以在一定程度上定量地解释出地层含水量的大小[3-5]。
传统的ANN 含水量预测模型是以电阻率、视极化率、半衰时、衰减度等参数为输入神经元。
参数的获取容易受到外界干扰而出现异常值，导致预测工作出现偏差或预测精度不够稳定，难以达到对未知水文地质单元进行精确评价的目的，推广性难遂人愿。
为克服诸如矿化度等外界因素的影响将含水层厚度和偏离度等参数引入，进一步强化模型的鲁棒性和稳定性，同时使得ANN 模型的预测精度得到大幅提高。
利用河套平原测区和华北平原测区内已知水文地质资料的水井为训练集，以通过井旁电测深方式获取前文所提的电法异常参数为输入神经元，以单孔单位涌水量为输出神经元建立了ANN 含水量预测模型，得到了令人满意的结果[6-10]。
1BP 人工神经网络地下含水量预测模型1.1BP 人工神经网络简介人工神经网络（简称神经网络）是由大量简单的神经元互相连接，通过模拟人的大脑神经处理信息的方式，进行信息处理和非线性转换的复杂网络系统。
BP 神经网络是一种单向传播的多层前向人工神经网络，具有3层或3层以上结构，包括输入层、隐ANN 技术在地下水含水量预测建模中的研究与应用宋洪伟1刘继朝1石建省1张翼龙1夏凡2苗青壮1（1.中国地质科学院水文地质环境地质研究所，河北石家庄050061；2.石家庄经济学院，河北石家庄050031）提要：将人工神经网络（ANN ）技术引入到地下水含水量预测工作，以华北平原和河套平原为试验场，以若干已知钻孔为验证，采用激电和电阻率测深等地面物探方法获取视电阻率ρS 、视极化率ηS 、半衰时T h 、衰减度D 和偏离度σ等参数为输入神经元对单孔单位涌水量建立人工神经网络预测模型。
三江平原地下水位的预测——基于RPROP的BP神经网络方法
０ 引 言
三 江 平原 位 于 黑 龙 江 省 的Biblioteka 北 部 ， 据 黑 龙 江 ， 北
如果 误 差 不 满 足 要 求 ， 误 差 向后 传 播 ， 从 输 出层 将 即 到输 入层 逐 层求 其误 差 （ 际 上 是 等效 误 差 ） 然后 相 实 ， 应地 修改 权值 ¨ 。 误 差 反 向传播 算 法 简 称 Ｂ Ｐ算 法 ， 在 成 为人 工 现
经 济有 深 远 的影 响 。
ｌ） ， 的学 习训 练 ， 到 神经 元 之 间 的 连 接权 ， 和 尸 得 阈值 ０＿ｋ 使 ｎ维 空 间对 ｍ 维 空 间 的 映 射 获 得 成 功 ，，， 『
由于三 江平 原 地 下水 位 预 测 的 重要 性 ， 目前 对 其
研 究 的方 法很 多 。为 了提 高 预 测 的 准确 性 、 时 性 及 实 研 究方 法 的广 泛性 ， 文 采 用 Ｒ Ｒ Ｐ的 Ｂ 本 ＰＯ Ｐ神 经 网络 方 法对 三 江平 原地 下 水 位 埋 深 进 行 预测 和分 析 ， 望 希 能 为该 领域 的科学 研究 做 出 贡献 。
ｍａ ）ｇ ｏ ｅ７ ０ ｌ ＠ １ ６ ｃ ｒ 。 ｉ ｕ ｗ ｉ９ ８ ３ ２ ． ｏ ｌ ｎ
自前级 １ ７ ， 个神经元 的轴突信息 ；ｉ ｉ ０ 是 神经元的阈值 ，
…
，
，
，
分 别 是 ｉ 经 元 对 ， ：… ， 神 ，
通讯作者 ：赵
洁（ ９ ８一） 女 ， 尔滨 人 ， １５ ， 哈 教授 ， 士 生 导师 ， Ｅ— 硕 （
和 数学 模 型 ； 合三 江 平原 地 下 水位 埋 深 的具 体 情 况 ， 立 了 弹 性 Ｂ 综 建 Ｐ神 经 网 络 地 下 水 位 埋 深 预 测 模 型 ， 且 以 而
RBF神经网络在地下水动态预报中的应用
APPlication of RBF NeuraI Network in the
P r d ic t io n of V妞 a t ion of G f u n d w a t e r L ev el e i r ) (
u L o j inming 刀 Guoc i Gu y QI K i 铂o a u a (Liao Ning T chnical University Huludao， e ， Liaoning l 25105)
Ma a 仿真， l t b 研究了训练样本集与检测样本集的构 建、原始数据的预处理、神经网络的构建、训练、
检测及结果评价等整个过程，径向基函 网络是一
成的三层前向网络(以单个输出神经元为例)，隐层 采用径向基函数作为激励函数，该径向基函数一般 为高斯函数 ( 图 1) 。隐层每个神经元与输入层相连 的权值矢量 wl ( 表示第 1 层第 1个神经元的权值 i 向量) 和输入矢量 为(表示第 q 个输入矢量，
Abstr c RBF net or ha a va 一 eous Prop r ies such a indep nd nce of t e out ut on init a a t w k s d n t g a e t s e e h P il weight va ue a d a aPt t on f r d t nnining t e const ction. Sim la ing in mada ， a Ply t e net or f r l n d ai o e e h U r u t b we P h w k o simulation a d Pr dict on of und r r und wat d na ics o one Pla e. And r a h a go d a hievem nt in n e i e go r e y m f c ec o c e studying com let y a whole Pr ess in t e const ct on 0f t aining sa P es a semble a d check ng sa Ples P i c o h U r i r ml s n i m s a semble， t at ent of or ginal d t ， a blishment， ining， e ct on a d r sult一 l ua ion of t e neural Pr r m ee i a a est a r t insp i n e eva t h
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 ４ ２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
２１ ０ ０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 ， ０４ ３年 资料详见表 １ 。 以白城 ４ ６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 ４ ６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
（０ １）
（ １ １）
式 中 ： Ａ （、 Ａｐ ） 量项 ， 为 冲量 因子 取值 Ｏ ａ ｔ ａ ｗ Ｏ为动 ） ０ ｆ ～
１ ｔ 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） ＋１Ｚ １ Ｗ ＿ △ 』
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１ ０ ） （ ６ １）
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 Ｂ Ｐ模 型时可 以不 予考虑。 经 分析 ， 该站 １ ０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 １ ０月平 均水位 （ ） 汛期降 水 量 （ ）枯 季降 、 、
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。
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基于人工智能的地下水预测模型研究摘要随着工业化进程和人口增长的加速，地下水资源的可持续利用和管理成为一个重要话题。
地下水的预测能够帮助决策者做出更明智的决策。
本研究提出了一种基于人工智能的地下水预测模型，结合了机器学习和深度学习的方法。
实验结果表明，该模型具有较高的准确性和预测性能。
这个模型可以为地下水资源管理和保护提供有力支持。
关键词：地下水，预测模型，人工智能，机器学习，深度学习一、引言地下水是世界上最重要的淡水资源之一，对人类的生活和生产具有巨大的重要性。
然而，随着城市化进程的加速和水资源的大量使用，地下水资源正面临严重的威胁。
合理利用和管理地下水资源是当务之急。
地下水预测是一个有效的手段，可以帮助决策者做出更明智的决策。
传统的地下水预测方法主要依赖于统计学和物理模型，但具有一些局限性。
随着人工智能和机器学习的快速发展，我们可以利用这些技术来提高地下水预测的准确性和可靠性。
二、相关工作地下水预测一直是水资源管理的重要问题之一。
传统的地下水预测方法通常基于统计学和物理模型。
统计方法主要依赖于历史数据的分析和数学建模，但对于非线性和复杂的地下水系统来说，这些方法的预测能力有限。
物理模型将地下水系统建模为一系列方程，并利用物理定律进行求解。
然而，这些模型需要大量的参数估计和计算，往往需要较长的时间和高成本。
因此，我们需要寻找一种新的方法来改进地下水预测的准确性和效率。
人工智能和机器学习技术的发展为地下水预测提供了新的思路。
机器学习是一种从数据中学习规律和模式的方法。
通过训练大量的数据，机器学习算法可以自动调整参数和权重来提高预测的准确性。
现有的机器学习方法包括支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和决策树(DT)等。
这些方法已经在各个领域得到了广泛的应用，并取得了一些显著的成果。
三、基于人工智能的地下水预测模型在本研究中，我们提出了一种基于人工智能的地下水预测模型，结合了机器学习和深度学习的方法。
前馈神经网络(FFNN)和自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)模型评价地下水位的对比研究
FFNN）和自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）模型评价地下水位的对比研究[印度]P. D. Sreekanth，P. D. Sreedevi，Shakeel Ahmed，N. Geethanjali田芳译；冯翠娥、段琦校译当水均衡呈持续负值时，水位预测成为地下水规划和管理的一项重要任务。
在位于安德拉邦Ranga Reddy区的Maheshwaram流域，地下水过量开采，管理地下水资源需要完全了解地下水流动态特征。
然而，地下水流动态特征由于人类和气候影响不断发生变化，且地下水系统十分复杂，包括多种非线性和不确定因素。
人工神经网络模型作为一个有力的、灵活的统计建模技术被引入到地下水科学中以处理复杂的模式认识问题。
本次研究给出了两种模型的对比，即基于Levenberg-Marquardt（LM）算法的前馈神经网络（FFNN）与模糊逻辑自适应模糊推理系统（ANFIS）模型在评价Maheshwaram流域的地下水位中的准确性的对比。
用于分析的统计指标包括均方根误差（RMSE），回归系数（R2）和误差变异（EV）。
结果显示，FFNN-LM和ANFIS模型对于评价上述地区的地下水位均具有较好的准确性（RMSE分别为4.45和4.94，R2都为93%）。
1 引言地下水是半干旱地区尤其是基岩地区一切生物不可缺少的资源。
在很多地区，地表水资源匮乏，部分地区甚至没有地表水。
近三十年来，为了满足农业和工业部门的需求，地下水过量开采。
大范围的开凿深井导致印度部分地区尤其是基岩地区地下水位显著下降。
本次研究的目的是应用两种适当的模拟方法评价现有含水层系统的地下水动态，并进行对比。
近期，软计算工具,例如人工神经网络（ANNs）和模糊逻辑被广泛应用于各种科技领域进行预测研究（Gail等，2002）。
ANN是具有有限变量的通用模型，作为通用的函数近似解（Hornik等，1989）。
与传统方法相比，它能够预测一些非线性时间序列事件（Guan等，2004；Hill等，1996；Tang和Fishwick，1993；Zhang，2003；French等，1992）。
BP和RBF神经网络的地下水位预测结果比较
BP和RBF神经网络的地下水位预测结果比较【摘要】地下水位的变化是一个复杂的非线性过程，并且地下水位与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系。
对于处理这类问题神经网络是一种合适的方法。
本文对BP和RBF神经网络在地下水位预测中的应用进行比较和研究。
通过仿真实例结果显示，BP神经网络和RBF神经网络都能很好的对地下水位进行预测，但是RBF神经网络比BP神经网络的训练速度更快，精度更高，充分体现了RBF神经网络中在地下水位预测中的优越性。
【关键词】地下水位;BP神经网络;RBF神经网络;MATLAB1.引言随着我国国民经济的快速发展，对地下水资源的开发利用日益增加。
通过对地下水位动态变化规律的预测研究，以此来制定科学的开发利用策略，具有重要的现实意义[1]。
地下水位受许多因素的影响，由于问题的高度复杂性地下水位预测还有许多问题未解决。
近几年，许多学者将神经网络用于地下水位的预测并且取得了不少有价值的成果。
2.BP神经网络BP算法的基本原理是利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再利用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计[5]。
BP神经网络结构图，如图1所示。
BP网络学习的过程是神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值，以使网络的输出不断地接近期望输出。
BP网络的学习本质是对各连接权值的动态调整，其学习规则是权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经元的连接权变化所依据的一定的调整规则。
3.RBF神经网络RBF网络的基本思想是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入矢量直接（即不需要通过权连接）映射到隐空间;当RBF的中心点确定后，映射关系也就确定;隐含层空间到输出空间的映射是线性的[7]。
RBF神经网络结构图，如图2所示。
4.数据样本的采集及预处理利用神经网络进行地下水位预测，首先应该提取有关地下水位预测重要指标，确定网络结构。
基于人工神经网络模型的地下水水位动态变化模拟
基于人工神经网络模型的地下水水位动态变化模拟魏光辉【期刊名称】《西北水电》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】地下水水位的预测在流域地表水和地下水资源的综合规划管理中起着非常重要的作用。
在该研究中，人工神经网络模型被应用于希尼尔水库周边地下水水位的预测中。
采用研究区6口地下水观测井资料，用人工神经网络模型进行模拟预测1周后的地下水水位。
模型输入因子包括此前1周蒸发量、水库水位、排渠水位、抽水量和观测井地下水位，因此模型有15个输入节点和6个输出节点。
将3种不同的神经网络训练算法，即自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法（ GDX）、LM算法和贝叶斯正则化算法（ BR）用于地下水水位预测，并对模拟结果进行了评估。
结果表明：3种神经网络训练算法在研究区地下水水位预测中表现均较好。
然而， BR算法的性能总体略优于GDX和LM算法。
将BR算法训练的人工神经网络模型用于预测研究区未来2、3和4周的地下水水位，虽然地下水位预测的准确性随着时间的增加有所降低，但模拟效果仍然较好。
【总页数】5页(P6-9,99)【作者】魏光辉【作者单位】新疆农业大学水利与土木工程学院，乌鲁木齐 830052【正文语种】中文【中图分类】P641.2【相关文献】1.人工神经网络模型在地下水水位预测中的应用 [J], 孙菊秋;刘向楠2.地下水水位预测的人工神经网络模型研究 [J], 冉全;向速林3.地下水水位预测的人工神经网络模型研究 [J], 冉全;向速林4.基于三维数值模型的地下水水位动态模拟研究 [J], 胡秀芳;宋文杰;邓仁贵;胡美红5.基于自记忆方程的干旱区地下水水位动态模拟 [J], 魏光辉;马亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
基于回归分析和神经网络模型的地下水位预测
基于回归分析和神经网络模型的地下水位预测地下水位的预测对于水资源管理和环境保护至关重要。
传统的预测方法主要基于统计回归模型，然而，随着人工智能的发展，神经网络模型逐渐成为地下水位预测的研究热点。
本文旨在探讨基于回归分析和神经网络模型的地下水位预测方法及其应用。
一、回归分析在地下水位预测中的应用回归分析是一种用于研究变量间关系的统计方法。
在地下水位预测中，回归分析被广泛应用于建立地下水位与影响因素之间的数学模型。
以地下水位为被解释变量，降雨量、温度、地下水开采量等因素为解释变量，通过统计分析建立它们之间的函数关系，从而实现地下水位的预测。
在回归分析中，线性回归是最常用的方法之一。
它假设被解释变量与解释变量之间存在线性关系，并利用最小二乘法拟合模型参数。
此外，非线性回归模型也适用于某些情况下的地下水位预测，如多项式回归、指数回归等。
回归分析以其简洁而有效的特点，使得地下水位预测变得更加准确和可靠。
然而，传统的回归分析方法对于非线性和高维数据的处理能力有限，这就引出了神经网络模型在地下水位预测中的应用。
二、神经网络模型在地下水位预测中的应用神经网络模型是一种模拟人脑神经系统工作原理的计算模型，通过模拟神经元之间的连接与信息传递过程，实现对数据的非线性建模和预测。
近年来，神经网络模型在地下水位预测中得到了广泛的应用。
基于神经网络的地下水位预测方法主要有三个步骤：输入层、隐含层和输出层。
输入层接收地下水位的影响因素，隐含层是神经网络的核心部分，通过复杂的计算和学习，构建地下水位预测模型。
输出层则是预测的结果。
相比于传统的回归分析方法，神经网络模型具有更强的非线性拟合能力和适应性，能够处理复杂的地下水位数据。
此外，神经网络模型还能够通过自适应学习来优化模型的参数，提高预测准确性。
三、回归分析和神经网络模型的比较与应用前景回归分析和神经网络模型在地下水位预测中各具特点，应根据实际情况选择合适的方法。
回归分析方法简单易懂，对参数的解释性强，适用于一些线性关系较强的地下水位预测问题。
基于RBF神经网络地下水位预测
等提供资料 ，又可为地震灾害的预报 提供 参考＿ｌ＿。因此 ，做好 函数 ，而以前的前向网络变换 函数都是全局响应 的函数 ，输
地下水水位 的预测工作 ，能够为水 资源的科学管理和合理开 出层是对输入模式做出响应见 图 １。
发利用提供依据 ，也符合我国社会 以人为本的基本政策方针
原则 ，落实开发可持续利用的资源 ，合理开采地下水 资源 ，防
止 因过度开采引发地 质灾 害问题 。
１ ＲＢＦ神经 网络
１．１ ＲＢＦ神 经 网 络 结 构
在地下水位预测研究方面 ，国内外先后使用多种神 经网
络模型（如 ＢＰ网络 、小波网络 、Ｌ—Ｍ网络等），通 过不 同的神经
图 １ ＲＢＦ神 经网络 结构
收 稿 日期 ：２０１７—１２—２１ 作者简介 ：王晓伟 （１９９２一），男，辽 宁抚顺人 ，在读研究生 ，主要从事ＧＴｘＫｑ￣－Ｎ；Ｎ７Ｌ神经 网络研 究。
对称 ．光滑性好 且便 于进行理论分 析。在神经 网络结构 图 １ 样 本的预测值与实际值进行对 比，计算其 相对误蔗和平均卡Ｈ
中可以看出，ｘ＝ｆｘ．１。为网络的输出，网络的隐含层输出为 ｈ＝［ｈ】］ ，ｈ．均相对误差 ＭＲＥ进行分级 ，分
关键词 ：地下水；埋深 ；ＲＢＦ神 经网络 ；预测 中 图分 类号 ：Ｐ６４１．２ 文 献 标 识 码 ：Ｂ 文章 编 号 ：１００３—６９９７（２０１８）０４—００６０—０２
水是维 系生命与健康 的基本需求 ，地球虽然有 ７１％的面 网 络 进行 建 模 ，对地 下 水 位 进 行 预测 。在 这 些 预 测 的模 型 中 ，
隐含层第 Ｊ个神经元高斯 函数的宽度 。 ＲＢＦ神经网络的权值为：
６０ ２０１８翠第《）４鼎（怒第５３７簏珂）
基于图神经网络的灌区地下水位预测研究
基于图神经网络的灌区地下水位预测研究目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究现状及发展趋势 (3)1.3 研究目标与内容 (4)二、图神经网络理论基础 (4)2.1 神经网络概述 (5)2.2 图神经网络概念及原理 (7)2.3 图神经网络的应用与发展 (8)三、灌区地下水位影响因素分析 (9)3.1 自然因素 (10)3.2 人为因素 (11)3.3 影响因素的关联性分析 (12)四、基于图神经网络的地下水位预测模型构建 (14)4.1 数据预处理 (15)4.2 模型架构设计 (16)4.3 模型训练与优化 (17)五、实验设计与结果分析 (18)5.1 数据集介绍及来源 (19)5.2 实验设计 (20)5.3 实验结果分析 (21)5.4 模型性能评估 (22)六、模型应用与验证 (24)6.1 模型在灌区实际应用中的部署与实施 (25)6.2 模型预测结果与实际观测数据的对比验证 (26)6.3 模型的进一步优化与调整策略 (27)七、结论与展望 (28)7.1 研究结论 (29)7.2 研究创新点及成果意义 (30)7.3 研究不足与展望 (32)一、内容描述本研究旨在探讨基于图神经网络的灌区地下水位预测方法，随着全球气候变化和人类活动的影响，地下水资源的开发利用日益受到重视。
地下水位作为衡量水资源可持续利用的重要指标，对于保障农业生产、城市供水和生态环境具有重要意义。
由于地下水位受多种因素影响，如降水、蒸发、补给和径流等，预测地下水位具有一定的复杂性。
研究一种有效的地下水位预测方法具有重要的理论和实践价值。
1.1 研究背景与意义随着全球气候变化和城市化进程的加速，水资源管理面临着前所未有的挑战。
地下水位作为反映区域水资源状况的重要指标，其预测研究对于保障水资源可持续利用、防止地质灾害以及维护生态环境健康至关重要。
农业灌溉活动对地下水位的影响尤为显著，因此精准预测灌区地下水位的变化对于实现水资源的高效利用和农业可持续发展具有重大意义。
地下水位预测模型研究
地下水位预测模型研究地下水资源是重要的自然资源之一，对生态环境和社会经济的发展都有着不可或缺的作用。
地下水位是指地表以下的地下水层的水位高度。
随着城市化的进程和大规模的土地利用变化，地下水位的动态变化更加复杂，因此合理预测地下水位对地下水的管理和水利规划有着至关重要的意义。
地下水位预测是一种通过数学模型预测地下水位高度变化的方法。
预测地下水位不仅需要考虑地质条件和气候变化的影响，还需要考虑土地利用、地下水开采和污染等人为因素的综合作用。
因此，地下水位预测模型的建立需要从多方面考虑。
目前，常用的地下水位预测模型有统计模型、神经网络模型和物理模型等。
其中，统计模型是最经典、最常用的一种模型，它的基本思想是利用历史数据分析出地下水位变化的规律性，然后预测未来的变化趋势。
统计模型中最常用的是时间序列分析方法，它能很好地表达时间序列的趋势和周期性因素，如季节性变化和年际变化等。
神经网络模型则是近年来发展起来比较快的一种模型，它模拟神经元之间的相互作用，通过训练学习历史数据，预测未来的地下水位。
神经网络模型能够处理非线性问题，能够更好地描述地下水位变化的复杂性。
物理模型则是根据地下水位的水平梯度和水分流的基本原理，通过确定参数和边界条件等来模拟地下水流动过程，进而进行地下水位预测。
物理模型对水文地质和土地利用等方面的信息要求较高，而且建模较为复杂，但是具有很高的可靠性和预测精度。
在实际应用中，地下水位预测模型需要结合实际情况和数据进行调整和优化。
例如，对于地下水开采和管理等方面的控制措施和政策，需要根据预测模型的预测结果进行灵活调整，协调地下水的开发和保护，以维护地下水的可持续利用。
此外，地下水位预测模型的建立还需要注重数据质量和数据采集的精细。
地下水位数据是预测模型的基础和核心，数据的准确性和覆盖面直接影响预测结果的可靠性和精度。
因此，需要对野外监测和数据处理等方面严格管理和规范，确保数据的真实性和有效性。
地下水位预测模型的研究与应用
地下水位预测模型的研究与应用近年来，随着城市化进程的加快和人口数量的增加，地下水资源遭受了空前的压力。
而地下水位预测模型，则是一种基于数据、模拟和分析的技术手段，能够准确、快速地预测地下水位的变化，为地下水管理和保护提供了强有力的支撑。
本文将深入研究地下水位预测模型的类型、算法、应用场景，并介绍如何搭建一套可行的地下水位预测系统。
1. 地下水位预测模型类型地下水位预测模型可分为统计模型、物理模型和混合模型三类，各模型的优缺点和适用场景不同。
统计模型是基于大量的历史数据进行统计建模，例如经典的ARIMA模型等，其优点在于建模简单、计算方便，适用于数据较为规律的场景。
物理模型则是对地下水系统运动学、动力学、热力学、物理化学等方面建模，例如数值模型等，其优点在于对地下水运动机理的解析更为准确，适用于需要对地下水运动进行较为精确描述的地质工程和水文地质领域。
混合模型则试图将统计模型和物理模型有机结合，即考虑地下水系统的物理机理和历史变化规律，例如基于神经网络的模型等，其优点在于比统计模型更准确，比物理模型更简单。
2. 地下水位预测模型算法常见的地下水位预测算法包括AR(p)模型、ARIMA模型、SVR模型、BP神经网络模型等。
其中，AR(p)模型是一种自回归模型，将当前时刻地下水位作为前p个时刻地下水位的线性组合，其中p为自回归项数；ARIMA模型则是在AR(p)模型的基础上引入差分，即将原数据序列差分成一个平稳时间序列，再对差分后的序列进行建模；SVR模型和BP神经网络模型则是一些非线性模型，能够更准确地反映地下水位变化的非线性特征。
3. 地下水位预测模型应用地下水位预测模型在城市水资源管理、地质工程、地下水环境保护等方面都有广泛的应用。
以城市水资源管理为例，地下水位预测模型能够提供城市地区水资源利用和管理的重要依据。
通过对地下水位数据进行建模和预测，可以预测未来地下水位的波动规律，并在此基础上进行水资源合理配置。
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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 ： ＝ ｕ ｌ （ ｐ＋ ） ０ ｐｒｉ Ｗｘ ６ ｅｎ 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
Ａｂ ｔａ ｔ Ｇｒｕ ｄ ａｅ ｙ ｔｍ ｓｉｔｃ ｔ ｄ ｓ ｃ ａｔ ．Ａｃｏｄｎ ｈ ｅａｉｎ ｈｐ ｂ ｔｅ ｎｇｏ ｎ ｗａｅ ｅｅ ｓ ｒ ｃ ： ｏ ｎ ｗ ｔｒｓ ｓ ｅ ｉ ｎｒ ａｅａ ｔ ｈ ｓ ｃ ｉ ｎ ｏ ｉ ｃ ｒｉｇ ｔ ｔｅ ｒｌｔ ｓｉ ｅｗ ｅ ｒｕ ｄ ｔｒｌｖｌ ｏ ｏ
维普资讯
２０ ０７年 ３月
贵州科技．－ 职业学院学报 ｒ／ －Ｉ
Ｇ ｉ ｏ ｃ— ｃ ｎ ｉｅ ｒ ｇＶ ｃｔ ｎ ｌ ｏ ｅ ｅ ｕｚ ｕ Ｓ ｉ ｅ ｈ Ｅ ｇｎ ｅｉ ｏ ａ ｏ ａ Ｃ Ｕ ｇ ｈ ｔ ｎ ｉ ・ 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
ａ ｄ ｉ ｎ ｌｅ ｔ ｌｆｃ ｏｓ ｄ ｅ ｆ ｒ ｆ ｉ ｅ ｒ ｅｗｏ ｋ ｉ ｓａ ｌ ｈ ｄ ａ ｄ ｕ ｅ ｏ ｈ ｒ ｄ ｃ ｉｎ ｏ ｒ ｕ ｄ ａ ｅ ｅ — ｎ ｔ ｉｆ ｎ ａ ａ ｔ ｒ ．ａ ｍｅ ｌｏ ｔ ｃ ａ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｒ ｓｅ ｔ ｂｉ ｅ ｓ ｆ ｒ ｅ ｐ ｅ ｉｔ ｆ ｏ ｎ ｗ ｔｒｌｖ ｓ ｕ ｉ ａｉ ｌ ｉ ｌ ｓ ｎ ｄ ｔ ｏ ｇ ｅ ．Ｔ ｅＩ ｓｌ ｎ ｉａｅ ｈ ｔｉ ｈ ｓ ｈｇ ｅ ｒ ｃｓｏ ｎ ｐ ｅ ｉｔ ｎ １ ｈ ℃ ｌ ｔ ｄ ｃ ｔ ｓｔ ａ ａ ｈ ｒｐ ｅ ｉｉｎ ｏ ｒ ｄ ｃ ｏ ． ｌｉ ｔ ｉ ｉ
Ｋｅ ｒ ｓ：ｒｕ ｄ ａｅ ｅｅ ； ｒｄｃｉｎ；ｒｃｐｔｔ ｎ ａｔ ｃａ ｅ ｒ ｅｗ ｒ ｙ ｗｏ ｄ ｇｏ ｎ ｗ ｔｒｌｖｌｐ ｅ ｉｔ ｐ ｉｉ ｉ ； ｒｆ ｉ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｏｋ ｏ ｅ ａｏ ｉ ｌ ｉ ｌ
１ 引言
在地下水 动态的分析工作 中， 地下水水位的预 测至关重要 ， 地下水位 的预测是根据 已有地下水位 观测资料 ， 通过分析处理 ， 利用 已知量寻求未知量的 过程。本文应用线性神经网络模型预测地下水水位
的动态 变化 。
Ｗ和阈值 向量 均为 Ｏ 对网络在给定的输入和 目 ｂ ， 标 下进行训练， 得到满足误差的相应权值和阈值 。
２ ２ 线性 网络 的学 习规则 ．
线 性 网络采 用 的是 Ｗｉｒｗ Ｈ ｆ学 习规则 ， ｄｏ － ｏ 它可
以用来训练网络某一层的权值和阈值并使其线性逼
近 一个 函数 式 。Ｗｉｒ ． ｏ 学 习规 则 是 通 过 沿 着 ｄｏ Ｈ ｆ ｗ
地下水 系统是一个复 杂的随机 系统 ， 根据地 下水 水位 与其影响 因素之 间存在 的相关 关系 ， 建立 了一
个 基于神经 网络的地下水水位预测模型 ， 将其 用于研 究 区地 下水水位 的预测 ， 并 结果 表 明该 方法具 有较 高的预测
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｔ ｃａ ｕ ａ ｔ ｒ ｏ ｅ ｏ ｏ ｎ ｗａ ｅ ｖ ｌ ｒ ｄ ｃｉ ｎ ｔ ｄ ｆＡｒ ｉ ｉ ｌ ｉ ｆ Ｎｅ ｒ ｌ Ｎｅ ｗｏ ｋ Ｍ ｄ ｌ ｒ Ｇｒ ｕ ｄ ｔ ｒ Ｌｅ ｅ ｅ ｉ ｔ ｆ Ｐ ｏ
地 下 水 水 位 预 测 的 人 工 神 经 网络 模 型研 究
冉 全 向速 林
（． １ 贵州科技工程职业学院 ， 贵州贵 阳 ，５ ０ ８２ 华东交通大学土建学院 ， ５ ０ ０ ；． 江西南昌 ，３ ０ ３ ３０１） 摘 要
精度。 关键 词 地下水水位 预测 降雨量 人 工神经 网络 Ａ 文章编号 ０ｏ Ｓ １９ ２０ ） １ ｏ ７一 ２ ｏｏ— Ｋ ４ （０ ７ ０ 一ｏ ２ Ｏ 中图分 类号 Ｔ ２１１ Ｖ １ ． ２ 文献标识码
相对于误差平方和的最快下降方向连续调整网络的 权值和阈值 ， 最终实现误差最小。学习率的计算及
误 差 函数等请 参 见有关 文 献与 书籍 。
２ 线性 神 经 网络 原 理 概 述
２ １ 模型 结构 ．
人工神经网络是以工程技术手段模拟人脑神经
网络 的结构 和功 能 特征 的一 种 技术 系统 ， 它用 大 量
３ 地 下 水 水位 预 测神 经 网络 模 型 应 用 实例
３ １ 研 究 区概 况 ．
的非线性并行处理器来模拟众多的人脑神经元间的
突触 行 为 ， 以实现 大脑 的感 知和学 习功能 。近 年来 ，
遵义市海龙坝位于遵义市西北郊 ， 该区位于岩 溶盆地 中， 为覆盖型岩溶区， 其主要含水层为寒武系 下统清虚洞组 白云岩、 Ｑ ａ ＸａｇＳ—ｎ ａ ｕ ｎ ｉ ｕｌ ｎ ｉ
（ ． ｕ ｈ ｕＳｉｅ ｎ ｉ ｅｉ ｏａｉ ａ ｏｌ ｅ １Ｇ ｉ ｏ ｃ ｔ ｈＥ ｇｎ ｒ ｇ Ｖｃｔ ｎｌ ｌｇ ， ｚ —ｃ ｅ ｎ ｏ Ｃ ｅ ５０ ０ ； ５ ０ ８
２ ｃ ｒ ｅｆＣｖ ｎｉ ｅ ｎ ｎ ｒ ｉｃ ｒ， ａｔ ｈｎ ｉ Ｔｎ ｎｖ ｓｙ Ｎ ｎｈ ｎ ３０ ３ ． ｏ ｉｌ ｇｎ ｒ ｇａｄＡｃ ｔ ｔ ｅＥ ｓ Ｃ ｉ Ｊ ｏ ｏｇ Ｕ ｉ ｒｉ ， ａｃａｇ３ ０ １ ） ｏ ｉＥ ｅ ｉ ｈ ｅｕ ａ ａ ｅｔ