基于混沌相空間技術的地下水埋深預測的BP網絡模型

許拯民, 劉紫薇, 韓偉偉

(華北水利水電大學,河南 鄭州 450045)

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基于混沌相空間技術的地下水埋深預測的BP網絡模型

許拯民, 劉紫薇, 韓偉偉

(華北水利水電大學,河南 鄭州 450045)

隨著社會經濟的不斷發展,地下水開發和利用程度日益增加,造成了地面沉降、地裂縫、海水入侵等一系列環境地質問題。為了探求人民勝利渠灌區地下水位變化的特征,并對地下水位進行合理的預測,在相空間重構理論的基礎上,首先使用自相關函數法對灌區地下水埋深時間序列的延遲時間進行求解,然后運用G-P算法求出時間序列的最佳嵌入維數,最后采用小數據量的方法從時間序列中提取出Lyapunuov指數,對灌區地下水埋深時間序列的混沌特性進行研究。并建立基于混沌相空間技術的BP神經網絡模型,對灌區2013年地下水埋深進行預測。通過與實際觀測值的對比分析知,預測結果合理,預測精度較高。

地下水埋深;相空間重構;混沌;神經網絡

在實際的水環境管理工作中,地下水位的預測起著尤為重要的作用。水資源的科學管理和合理開發利用,直接受到地下水位預測結果的影響。如何通過對地下水水位的準確預測來實現地下水水資源的合理配置,制定出有效的措施來防止地下水水位的持續下降,已經成為當前水文地質研究的一個重要問題[1]。很多專家、學者采用了各種方法進行了地下水位的預測,其中傳統的地下水位預測方法有有限單元法、有限差分法、回歸分析、頻譜分析、時間序列分析等[2]。……