基于W-F定律和PNN模型的西安市潜水脆弱性评价

作者：董艳慧; 周维博; 赵平歌

来源：干旱地区农业研究, 2013, (02): 209-213+224.

• W-F拓广定律
• 概率神经网络
• 潜水
• 水质
• 水量
• 地下水脆弱性评价 Weber-Fechner expand law
• Probabilistic Neural Network
• unconfined water
• water quality
• water quantity
• groundwater vulnerability evaluation

鉴于现有的地下水脆弱性评价方法存在主观性大和不能评价水量脆弱性等问题,将心理物理学中的韦伯费希纳(W-F)定律拓广,并与概率神经网络法(PNN)相结合,提出了一种可以评价水量和水质脆弱性的方法——基于W-F拓广定律的概率神经网络法。利用该方法评价了2005年西安市潜水水质及水量的脆弱性,结果表明基于W-F拓广定律的概率神经网络法能避免传统方法的主观性和局限性,评价结果合理、可靠,评价范围更广,可推广应用。

• 单位
  长安大学; 西安工业大学