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用神经网络模型预测济宁市地下水水位变化规律
引用本文:温忠辉,廖资生.用神经网络模型预测济宁市地下水水位变化规律[J].水文地质工程地质,1999,26(5):14-16.
作者姓名:温忠辉  廖资生
作者单位:长春科技大学应用水文地质研究所
基金项目:国土资源部“水资源评价与管理系列模型”开放研究实验室资助
摘    要:本文通过应用人工神经网络模型中的BP网络模型,对济宁市地下水水位变化规律了预测,并与线顺归模型的计算结果进行比较,证明BP网络模型的精度较高。

关 键 词:人工神经网络  线性回归模型  地下水  水位变化

Prediction of groundwater level variation in Jining by neural networds
Wen Zhonghui et al..Prediction of groundwater level variation in Jining by neural networds[J].Hydrogeology and Engineering Geology,1999,26(5):14-16.
Authors:Wen Zhonghui
Abstract:Grondwater level variation in Jining City has been quantitavively predicted by using BP networks of artificial neural networks. Its result was compared with the results obtained by linear regressive model, and it is verified that the precision of BP network is higher than that of linear regressive model.
Keywords:artificial neural networks  linear regressive model  groundwater level    
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