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地下水文預測中BP網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)及算法探討
本文探討了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不同BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法在區(qū)域地下水文預測中的應(yīng)用，實例比較了不同層次結(jié)構(gòu)、學習速率、隱層單元數(shù)及不同算法等對收斂效果、模擬預報結(jié)果的影響。提出了一些BP模型的設(shè)計應(yīng)用技術(shù)，即學習速率的取值范圍與BP網(wǎng)絡(luò)層數(shù)有一定關(guān)系，層數(shù)多，穩(wěn)定區(qū)間較小，一般學習速率取值為0.01～0.1?？焖貰P算法從訓練速度，收斂精度等方面均優(yōu)于普通BP算法，可作為改進BP算法之一。在此基礎(chǔ)上根據(jù)黃河河套灌區(qū)多年的水文、氣象和地下水信息，對灌區(qū)多年的年地下水埋深變化進行了模擬，預測了河套灌區(qū)節(jié)水工程實施后未來灌區(qū)地下水位下降的趨勢，為大型灌區(qū)節(jié)水工程改造與BP模型在區(qū)域地下水文中的應(yīng)用提供了參考......
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