基于径向基函数神经网络的地下水数值模拟模型的替代模型研究

伊燕平; 卢文喜; 张耘; 芦贵君; 王大中; 洪德法

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基于径向基函数神经网络的地下水数值模拟模型的替代模型研究

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近年来提出的替代模型方法是一种连接数值模拟模型与优化模型的有效途径,替代模型质量的好坏取决于采样方法和替代模型种类。以金泉工业园区地下水水源地为研究区,基于拉丁超立方抽样方法,结合研究区地下水数值模拟模型,获取输入(抽水量)输出(水位降深)数据集,运用人工神经网络方法,建立径向基函数神经网络模型,作为地下水数值模拟模型的近似替代模型。经验证,径向基函数神经网络模型输出得到的水位降深均值与模拟模型计算结果的拟合平均相对误差为0.038;水位降深剩余标准差的拟合平均相对误差为0.042。拟合平均相对误差较小,表明径向基函数神经网络模型能够有效地替代地下水数值模拟模型,为日后替代模型的深入研究提供了科学依据。

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来源
《水土保持研究》 |2012年第4期|265-269|共5页
作者
伊燕平; 卢文喜; 张耘; 芦贵君; 王大中; 洪德法;
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作者单位

吉林省宏利水土保持咨询有限公司;

吉林大学环境与资源学院;

吉林省水土保持科学研究院;

长春市城乡规划设计研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地下水资源管理;
关键词
替代模型; 径向基函数神经网络; 拉丁超立方抽样; 金泉工业园区;

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