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基于BP神经网络的地下水位埋深预测——以辽宁省为例

论文摘要

依据辽宁省2005—2014年的地下水埋深和人口等数据资料,分析地下水埋深动态变化规律,建立辽宁省地下水埋深动态监测模型,我们使用2015年和2016年的农业用水总量、生态用水总量、地区生产总值、人均地区生产总值、年末常住人口作为输入变量,利用BP神经网络预测辽宁省地下水埋深。

论文目录

  • 1 输入变量的选取
  • 2 BP神经网络隐藏层及其单元数的确定
  • 3 输出层神经元数
  • 4 训练样本的选取
  • 5 输入和输出数据预处理
  • 6 中间处理模型
  • 7 模型的训练
  • 8 地下水位预测

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 庄惠钧

    关键词: 地下水位埋深,预测,神经网络

    来源: 信息技术与信息化 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 地质学,地球物理学,自动化技术

    单位: 华南师范大学

    分类号: P641.7;TP183

    页码: 123-124

    总页数: 2

    文件大小: 1411K

    下载量: 95

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/e6dba7514e3190aa9464bc04.html