基于长短期记忆神经网络模型的地下水水位预测研究

论文摘要

利用长短期记忆神经网络（LSTM）构建地下水水位预测模型,解决了传统神经网络预测模型处理时序数据时未考虑时间序列的问题,同时采用多影响变量输入的方式弥补了简单时序模型处理数据时过于依赖时间的缺点。以泰安市岱岳区满庄镇姜家园村046J地下水位监测井为例,采用2001-2016年的监测资料与相关气候数据,利用长短期记忆神经网络构建了地下水水位预测模型,以控制变量的方法确定最优参数,对该井的地下水水位进行了预测,并与单变量LSTM神经网络、BP神经网络预测模型作对比。研究结果表明:基于多变量输入的LSTM神经网络模型能够通过少量历史数据准确的预测未来地下水水位变化情况,特别是在一些资料匮乏的地区,预测误差要显著低于参与对比的预测模型,预测均方根误差仅为2.052。因此,基于多变量的LSTM神经网络模型能够作为简单有效的地下水水位预测工具,为区域水资源管理提供一定的参考。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 汪云,杨海博,徐建,郑梦琪,韩智昕,赵耘,赵耀

关键词: 地下水位预测,气候条件,长短期记忆神经网络,泰安市

来源: 节水灌溉 2019年10期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学

专业: 地质学,地球物理学

单位: 中国冶金地质总局山东正元地质勘查院

基金: 山东省自然资源厅,山东省地下水水源地调查评价(泰莱盆地)(鲁地环201604)

分类号: P641.7

页码: 73-77

总页数: 5

文件大小: 1559K

下载量: 240

相关论文文献

• [1].陕西省地下水水位预警机制研究[J]. 地下水 2020(04)
• [2].河北将统一运维管理全省地下水水位监测井[J]. 中国水利 2017(03)
• [3].水库建设对地下水水位的影响分析[J]. 陕西水利 2017(05)
• [4].江苏省地下水水位红线控制水平评估方法探讨[J]. 水文 2017(05)
• [5].兰州市地下水水位动态特征分析[J]. 甘肃科技纵横 2015(11)
• [6].内蒙古临河地区地下水水位预测研究[J]. 河北地质大学学报 2020(01)
• [7].初析鄂尔多斯高原浅循环地下水水位动态[J]. 地下水 2011(05)
• [8].呼吉尔特矿区大型煤矿开采对地下水水位影响的数值模拟研究[J]. 黑龙江科技信息 2016(09)
• [9].基于人工神经网络模型的地下水水位动态变化模拟[J]. 西北水电 2015(03)
• [10].准噶尔盆地天山北麓地下水水位动态特征及其影响因素分析[J]. 安全与环境工程 2013(01)
• [11].优化配置 多措并举 廊坊市地下水水位止降回升[J]. 河北水利 2017(12)
• [12].淄博市地下水水位动态分析[J]. 人民黄河 2008(01)
• [13].水文地质边界在绘制矿区地下水水位等值线时的重要性[J]. 黑龙江科技信息 2016(10)
• [14].北京市平谷平原地下水水位动态统计预测模型[J]. 水电能源科学 2009(05)
• [15].京津冀平原区地下水水位变化主导因素的定量识别研究[J]. 水文 2018(01)
• [16].张掖甘州区地下水水位变化分析[J]. 甘肃水利水电技术 2012(08)
• [17].河北省平原区地下水水位年内动态类型特征[J]. 水科学与工程技术 2020(03)
• [18].疏勒河流域地下水水位浅析[J]. 中国水运(下半月) 2012(12)
• [19].黑河流域中游地区地下水水位多年变化特征[J]. 水电能源科学 2019(04)
• [20].雄安新区地下水水位与降水及北太平洋指数的小波分析[J]. 水文地质工程地质 2017(06)
• [21].2014年雷州半岛地下水水位年内动态变化分析[J]. 人民珠江 2016(04)
• [22].邢台市地下水水位下降严重原因分析及对策研究[J]. 地下水 2011(04)
• [23].北京市地下水水位下降严重原因分析及对策研究[J]. 中国水利 2010(19)
• [24].地下水水位管理研究进展综述[J]. 地下水 2019(03)
• [25].辽阳县地下水水位控制与取水总量控制研究[J]. 水土保持应用技术 2016(02)
• [26].天津市平原区地下水水位动态特征分析及预测[J]. 海河水利 2012(01)
• [27].北方煤矿区疏干水排放对地下水水位的影响[J]. 北方环境 2011(08)
• [28].讷河市地下水水位变化规律与降落漏斗现状分析[J]. 现代农业科技 2011(09)
• [29].2016年三门峡市地下水水位动态监测研究[J]. 环境与发展 2020(10)
• [30].长江中游地下水水位变化对氮输出的影响研究[J]. 水生态学杂志 2013(02)

标签：地下水位预测论文;  气候条件论文;  长短期记忆神经网络论文;  泰安市论文;