人工神经网络技术在水质动态预测中的应用

摘要：

根据前人研究，上海地区地下水的水质变化主要受人工开采和回灌活动的影响，然而，由于地下水流动的复杂性,水质变化与采灌井的开采量及回灌量之间存在着完全非线性的关系；另一方面，人工神经网络技术具有较强的解决矛盾样本(即非线性问题)的能力，因此，作者在收集已有观测资料的基础上，利用人工神经网络技术对上海地区第III承压含水层的矿化度变化进行了预测。算例表明，应用该法进行单井预测的相对误差只有2.07%，多井预测的相对误差小于1.5%。

关键词：人工神经网络、地下水水质、人工开采与回灌、动态预测

所属期刊栏目：1

分类号：P641.74(水文地质学与工程地质学)

资助基金：上海市教委资助项目B660305;上海市博士后科研项目

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：84-89