地下水漏斗中心水位预测模型
水利信息学是一门崭新的学科,它是信息技术与传统水环境科技相结合的产物,其研究和应用领域广泛,内容丰富.神经网络是水利信息学的有力工具,可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能.本文在阐述水利信息学主要研究内容的基础上,以人工神经网络为工具、采用沧州市1976~1998年地下水年开采量及漏斗中心年最低水位资料,建立了地下水漏斗中心水位预测模型.模型预测结果显示,地下水年开采量与漏斗中心年最低水位具有较强的相关关系,模型预测效果良好.通过本文的实例可见,在正确的理论指导下,从自然信息中提取目标因子和相应的影响因子后,采用神经网络作为研究手段进行拟合和预测,具有简便、迅速、预测性能较优的优点,因此神经网络的应用研究将是水利信息学研究的重要部分.
水利信息学 神经网络 地下水漏斗 水位预测
杨珏 汪德爟
河海大学环境科学及工程学院(南京)
国内会议
天津
中文
91-94
2003-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）