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随着淮北市相山区岩溶水开采量不断增大,区内岩溶水水位降落漏斗范围不断增大,为保障岩溶水的安全开采与地质环境安全,进行本区岩溶水安全开采量计算十分必要。目前神经网络模型已被广泛应用于岩溶水水位动态计算,但由于网络全局寻优能力不理想,网络训练容易陷入局部极小值,导致网络泛化能力不理想。针对人工神经网络的不足,利用遗传算法(GA)对较为常用的BP神经网络权值、阈值进行优化,将此方法应用于相山区岩溶水水位动态的预测,并以该区岩溶水临界开采水位为控制条件,经模型计算得到相山区岩溶水多年平均安全开采量为3 001.7×10~4m~3。计算结果表明:与BP神经网络相比,GA-BP神经网络具有更高的预测精度,遗传算法可以有效提高BP网络的泛化能力。 相似文献
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改进的无作物潜水蒸发经验公式 总被引：2，自引：0，他引：2
根据安徽省五道沟水文水资源实验站砂姜黑土和砂壤土2种原状土样1992-1994年的潜水蒸发实验观测数据,在分析无作物条件下潜水蒸发与各种影响因素关系、潜水蒸发系数与水面蒸发关系的基础上,采用非线性最小二乘法,以决定性系数、残差均值和方差为性能指标,对已有的潜水蒸发经验公式-阿维里扬诺夫公式和叶水庭公式进行了非线性回归拟合优度比较,并提出了2个公式的改进形式。结果表明,采用改进后的经验公式进行潜水蒸发的拟合和预测,较原有公式精度有明显提高。 相似文献
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