基于RAGA的灰色BP神经网络预测模型及其对三江平原地下水埋深的动态预测

摘要：

三江平原是我国粮食主产区之一,近年来农业水资源出现危机.预测该地区地下水动态变化趋势,对于指导该地区合理开发利用地下水有着重大的理论和现实意义.建立了基于RAGA的灰色BP神经网络预测模型.该模型克服了传统GM(1,1)模型存在明显系统误差的缺点,既具有GM(1,1)模型对数据确定性方面把握的长处,也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势.通过两种途径进行检验,结果表明该模型具有相对较高的预测精度.运用该模型对三江平原地下水埋深进行动态预测,未来五年内,如果仍按目前的发展模式,该地区地下水埋深仍将持续下降,从2007年到2012年,该地区地下水平均每年下降0.3m.预测结果对有关部门的政策决策具有一定的指导意义.

关键词：三江平原、GM(1,1)、RAGA、BP神经网络、地下水埋深、预测

所属期刊栏目：28

分类号：TV211.1+2;TP183

资助基金：国家自然科学基金30400275;黑龙江省攻关项目黑龙江省青年科学基金,QC04C28

在线出版日期：2008-07-22（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：171-176