论文摘要
随着算法与算力的不断发展,深度学习在诸多领域已经较传统的机器学习算法在预测、识别、分类上更加有优势。为更加便捷及精准地预测浅层地下水的分布情况,以甘肃民勤地区为研究区,基于RS和GIS技术对研究区进行初步的浅层地下水富集性评估,再利用深度学习卷积神经网络法对样本数据进行学习训练与测试,得到一个该研究区浅层地下水分布的预测模型。随后,对未知区域进行浅层地下水分布预测,更精准地圈定出该研究区地下水丰富的区域。
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文章来源
类型: 国内会议
作者: 许颢砾,邓正栋,王大庆,邓非凡,吕丹,路钊,于德浩,赵小兰
关键词: 深度学习,浅层地下水
来源: 第十五届国家安全地球物理专题研讨会 2019-08-13
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 地质学,地球物理学
单位: 陆军工程大学军事科学院工程设计研究所
分类号: P641.7
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.026351
页码: 173-176
总页数: 4
文件大小: 400k
下载量: 134
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