基于遗传算法的BP神经网络计算岩溶水安全开采量

摘要：

随着淮北市相山区岩溶水开采量不断增大,区内岩溶水水位降落漏斗范围不断增大,为保障岩溶水的安全开采与地质环境安全,进行本区岩溶水安全开采量计算十分必要.目前神经网络模型已被广泛应用于岩溶水水位动态计算,但由于网络全局寻优能力不理想,网络训练容易陷入局部极小值,导致网络泛化能力不理想.针对人工神经网络的不足,利用遗传算法(GA)对较为常用的BP神经网络权值、阈值进行优化,将此方法应用于相山区岩溶水水位动态的预测,并以该区岩溶水临界开采水位为控制条件,经模型计算得到相山区岩溶水多年平均安全开采量为3 001.7 ×104 m3.计算结果表明:与BP神经网络相比,GA-BP神经网络具有更高的预测精度,遗传算法可以有效提高BP网络的泛化能力.

关键词：人工神经网络、遗传算法、淮北市、安全开采量

所属期刊栏目：43

分类号：P641.8(水文地质学与工程地质学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2016-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：22-27