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1.
为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。  相似文献   
2.
3.
两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比   总被引:1,自引:0,他引:1  
杨忠平  卢文喜  龙玉桥  李平 《水文》2008,28(2):49-54
时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大.  相似文献   
4.
依据模糊集合理论,提出了反求水文地质参数的一种新方法,即用模糊模式识别评价计算水位与观测水位的拟合程度,依模糊ISODATA聚类法的原理建立目标函数,以相应的聚类中心作为要求的水文地质参数。  相似文献   
5.
GM(1,1)动态模型在吴江市地下水水位预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
以吴江市地下水水位预测为例,详细阐述了地下水水位时间序列的GM(1,1)动态模型的原理和建立过程,并根据模型的预测值和实测值,对模型的精度进行了检验,结果表明,模型的预测精度达到了99.27%,等级属于Ⅰ级,具有实际的应用价值,为地下水资源的科学管理提供了依据。  相似文献   
6.
张荷生  尹政  崔振卿 《地质通报》2008,27(3):404-413
根据对地下水的均衡状况、水文地球化学、环境同位素、气象水文条件、地下水流场、区域地质构造变化的研究结果,确定张掖市甘州城区及其外围地下水位上升的主要原因是,地震错断了上部第四系松散层内的隔水层,使中心地带的基底与祁连山区相连的北西向深大断裂带变为导水通道,增大了越流补给量,盆地地下水补给量增加,地下水位大面积上升。关于地下水位上升诱发的地质灾害治理方案的总体思路是,为达到“长治久安”的效果,在城区范围内实施水平排水工程措施,在急需解决城区地下建筑物降水的地段和城区东北部的重灾区实施垂直管井排水工程措施。  相似文献   
7.
一、台站和应力-应变仪器情况简介烟台地震监测中心台1968年建台,位于烟台市南山公园内,经纬度为37°31′38″N,121°23′18″E,磁偏角5°56′,距离海边约3km,海拔高度48m,目前前兆观测项目有:体应变、洞室应变、地倾斜观测等。  相似文献   
8.
黑龙江省位于我国的东北隅,是重要的重工业、石化、煤炭及粮食基地。省城哈尔滨为工业化中心,石油生产以大庆为主,煤炭以鸡西、鹤岗、双鸭山、七台河煤城为主要产地。随着城市化建设的深入推进,经济发展步步攀升,城市水资源、石油资源、煤炭资源等开采量不断增加,城市地质环境已受到不同程度地影响,引发了一系列城市环境地质问题。如①地下水位下降、水资源衰减、水井吊泵(或报废)、地面沉降;②地面塌陷;③水质污染;④次生盐渍化等。这些环境地质问题影响着人们生活质量的提高,解决城市环境地质问题已迫在眉睫。  相似文献   
9.
绕坝渗流地下水位的时空分布模型研究   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
郑东健  王建 《水科学进展》2005,16(5):730-734
许多大坝的失事是由于高地下水位引起坝肩失稳所致。绕坝渗流是影响坝肩高地下水位的主要因素。为此通常将大坝基础防渗帷幕延伸到坝肩岸坡内一定距离,以减小绕坝渗流影响。而防渗帷幕运行性态随时间变化,为了评价坝肩防渗帷幕和地下水位的运行性态,首先分析了地下水位观测资料和水位、降水、温度、时效等时空影响因素及其表达式,随后基于岸坡地下水位观测资料,利用最小二乘法建立了大坝岸坡地下水位的时空分布模型。通过比较模型剩余标准差和测点的剩余标准差,可以确定坝肩地下水位的异常测点,分析岸坡防渗薄弱部位,掌握坝肩岸坡渗流场时空分布规律,监控绕坝渗流的性态。  相似文献   
10.
1区域生态环境与自然资源简状 1.1地貌 杜尔伯特蒙古族自治县位于黑龙江省西南部.嫩江下游左岸,占据松嫩平原最低平的部分。起伏不大,平均海拔高度135~145m。嫩江纵贯本县西部,流经146.7km。乌裕尔河从县北部流入,呈无尾河漫流。江河水带来大量泥沙,在风力搬运和堆积作用下,形成连绵起伏的沙岗。乌裕尔河一部分渗入地下。抬高地下水位,部分汇集地表洼地,形成区域内星罗棋布的大小湖泡,像繁星一样撒遍草原。由于排水不畅。地表水长期不外流,加之县域内气候干旱、年蒸发量远远大于降水量,使水溶性盐分逐渐积聚于地表,  相似文献   
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