基于改进BP算法的地下水动态预测模型
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    运用学习率自适应动量BP算法建立了吉林西部地下水埋深人工神经网络模拟预测模型。首先利用自回归分析方法确定网络输入输出样本,而后应用“试错法”确定隐含层节点数,最终建立了6∶10∶1的ANN地下水动态模拟预报模型,最后应用VB语言依据改进BP算法编制计算程序进行模拟计算。通过对模型检验可知该模型模拟和预测精度均较高,完全可应用于地下水位动态预报。2002年以后的预报结果表明该地区地下水位持续下降,应及时加以控制。

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引用本文

卢文喜,杨忠平,李平,等.基于改进BP算法的地下水动态预测模型[J].水资源保护,2007,23(3):5-8.(.[J]. Water Resources Protection,2007,23(3):5-8.(in Chinese))

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  • 最后修改日期:2007-06-12
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  • 在线发布日期: 2015-07-17
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