两种预测模型在地下水动态中的比较与应用

摘要：

预测陕西洛惠渠灌区地下水动态变化情况,在综合分析了各种地下水动态研究方法的基础上,提出了基于支持向量机和改进的BP神经网络模型的灌区地下水动态预测方法,并在MATLAB中编制了相应的计算机程序,建立了相应的地下水动态预测模型.以灌区多年实例数据为学习样本和测试样本,比较了两种模型的地下水动态预测优劣性.研究表明,支持向量机模型和BP网络模型在样本训练学习过程中都具较高的模拟精度,而在样本学习阶段,支持向量机的预测精度明显优于BP网络,可以很好的描述地下水动态复杂的耦合关系.支持向量机方法切实可行,更加适合大型灌区地下水动态预测,是对传统地下水动态研究方法的补充与完善.

关键词：地下水动态、洛惠渠灌区、支持向量机、BP神经网络模型

所属期刊栏目：32

分类号：P73;TP1

资助基金：国家自然科学基金项目40971161,41071182;陕西省自然科学基础研究计划项目2012JQ5001;中国博士后基金2011M501445;国土资源部科研专项201111020

在线出版日期：2015-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：6788-6794