海河水利2023,Issue(9) :98-103.DOI:10.3969/j.issn.1004-7328.2023.09.026

基于回归分析和神经网络模型的地下水位预测

Groundwater Level Prediction based on Regression Analysis and Neural Network Model

茹哲敏
海河水利2023,Issue(9) :98-103.DOI:10.3969/j.issn.1004-7328.2023.09.026

基于回归分析和神经网络模型的地下水位预测

Groundwater Level Prediction based on Regression Analysis and Neural Network Model

茹哲敏1
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作者信息

  • 1. 山西省水文水资源勘测总站,山西 太原 030001
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摘要

为了指导和管理地下水资源的合理开发利用,通过建立回归模型和神经网络模型,结合定襄县实际情况,采用1993-2016年的系列资料,对定襄县地下水位进行了预测和分析,详细讨论了2种模型的确定和模型参数的选取过程,比较了2种模型的特点和适用条件.研究表明,前期影响因素分析必不可少,监测资料的可靠性对2种模型的精度有重要影响,资料系列年限足够长将使回归模型系数更准确,使神经网络模型得到全局最优结果,2种模型预测结果可以相互对比和印证.研究成果对定襄县地下水资源的合理开发利用具有指导意义,对其他区域地下水位预测具有参考价值.

关键词

地下水位/回归分析/神经网络/预测/定襄县

Key words

groundwater level/regression analysis/neural network/forecast/Dingxiang County

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出版年

2023
海河水利
水利部海河水利委员会

海河水利

影响因子:0.21
ISSN:1004-7328
参考文献量2
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