基于配线法的BP神经网络求解Theis模型

江思珉; 陈剑桥; 施小清; 孔祥龙

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利用非稳定流抽水试验资料确定含水层水文地质参数的配线法在具体应用中存在较大的随意性,用一种改进的反向传播(BP)神经网络方法来进行承压完整井非稳定地下水运动Theis公式中的水文地质参数识别,在一定程度上解决了现有的BP神经网络方法求解含水层参数中存在训练区间选择、网络拓扑结构复杂、网络泛化性能较低和过度拟合等问题.实例计算结果表明,提出的基于配线法的BP神经网络是求解水文地质参数的一种高效方法,对其他水文地质问题求解具有推广应用价值.

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来源
《同济大学学报：自然科学版》 |2010年第8期|1151-1154|共4页
作者
江思珉; 陈剑桥; 施小清; 孔祥龙;
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作者单位

同济大学水利工程系;

南京大学水科学系;

辽宁师范大学城市与环境学院;

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正文语种 chi
中图分类地下水动力学;
关键词
抽水试验; 配线法; BP神经网络; Theis公式;

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