小波神经网络在白城地区浅层地下水埋深预测中的研究

摘要：

针对白城地区浅层地下水位动态变化的复杂性和非线性，采用小波分析和人工神经网络相结合的小波神经网络模型（WA-ANN）对白城地区浅层地下水埋深进行分析和预报。将研究区5口井2002－2009年逐月的降水量、蒸发量、人工开采量和前期水位埋深4个因素作为输入层，地下水埋深作为输出层，建立浅层地下水埋深预测模型，并采用“后验差”法对模型精度进行检验。检验结果表明，WA-ANN模型能很好地模拟该区地下水埋深变化规律，且拟合和预报精度均较高，相对误差小于10％。2010年以后的预报结果显示研究区地下水位呈逐年下降趋势，预计到2015年将下降1m，应及时加以控制。同时，笔者希望本次研究能为浅层地下水埋深预测提供一种新的途径。

关键词：小波分析、人工神经网络、浅层地下水埋深、预测

分类号：P641.12;X824(水文地质学与工程地质学)

资助基金：吉林省科技厅科技发展计划项目20130206011SF。

在线出版日期：2015-01-13（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：64-67