灰色神经网络在地下水动态预测中的应用

作者：张斌; 刘俊民; 张博炜; 黄一帆

来源：中国农村水利水电, 2013, (01): 5-6+10.

• GM(1
• 1)模型
• BP神经网络
• 地下水位
• 动态趋势 GM(1
• 1) model
• BP Model
• groundwater level
• dynamic trend

以周至201号井为例,选取降雨量、蒸发量、单位面积的引灌水量及人工开采量4个地下水位的主要影响因素为预报因子,地下水位作为输出样本,建立BP神经网络模型。以2002-2011年4个序列的数据分别建立新陈代谢GM(1,1)模型,得到2012-2014年的预测值。再将各新陈代谢GM(1,1)模型得到的4个预报因子的预测值作为BP神经网络的输入,得到的输出即为最终2012-2014年地下水位的预测值。结果表明,灰色理论和BP神经网络耦合模型具有较高的预测精度,可为地下水的动态预报提供参考。

• 单位
  西北农林科技大学