基于粒子群算法的BP模型在地下水位埋深预测研究中的应用

作者：李皓璇; 仲委; 王宁; 侯效锋

来源：吉林水利, 2020, (08): 12-27.

DOI：10.15920/j.cnki.22-1179/tv.2020.08.003

• 地下水位埋深预测
• BP神经网络
• 粒子群算法
• 永济灌域

地下水水位埋深是影响河套灌区生态环境的主要因素,开展地下水位埋深预测研究对灌区远景发展规划与用水管理具有现实指导意义。本文采用基于粒子群算法的BP神经网络模型(PSO-BP),对河套灌区永济灌区地下水位埋深进行了预测模拟,相对于传统BP模型纳什效率系数NSE (0.791), PSO-BP模型NSE(0.887)提高了12%。表明,BP神经网络可以有效处理地下水位埋深与其影响因素之间的复杂非线性问题,同时粒子群算法可以提高模型的预测精度。

• 单位
  扬州大学