RBF网络在西安渭滨地下水位埋深预测中的应用

摘要：

基于径向基（RBF）神经网络建模，对西安市渭滨地下水水源地的地下水位埋深进行了模拟和预测。将降雨、径流和人工开采量作为输入变量，对研究区域内的潜水和承压水位埋深分别进行预测。1984—2001年的数据用于径向基网络模型训练，2002-2005年的数据用于模型的验证，最后对2006—2023年共18年的地下水位埋深进行预测。结果表明，径向基神经网络模型对20年左右的数据序列有较好的预测效果，且根据降雨、径流和开采量，能较准确的预测地下水位埋深。

关键词：径向基、地下水位埋深预测、潜水、承压水、降雨、径流、开采量

分类号：P641(水文地质学与工程地质学)

资助基金：基金项目:西安工业大学校长科研基金XAGDXJJ1123

在线出版日期：2013-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：66-69