多变量LSTM神经网络模型在地下水位预测中的应用

孙虹洁; 赵振华; 黄林显; 邢立亭; 郝杰; 罗振江

首页> 中文期刊> 《人民黄河》 >多变量LSTM神经网络模型在地下水位预测中的应用

多变量LSTM神经网络模型在地下水位预测中的应用

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

准确进行地下水位预测对地下水管理具有重要意义。通过将代表补给项的降水量和代表排泄项的气温、水汽压及开采量作为输入变量,构建了基于多变量长短时记忆(LSTM)神经网络的地下水位预测模型。利用济南市2010—2018年月降水量、气温、水汽压和开采量及第四系含水层和岩溶含水层地下水位数据进行模型训练,并利用2019年数据进行验证,结果表明:①利用正弦函数信号拟合气温数据可以消除气温测量误差的影响,提高模型预测精度;②LSTM神经网络模型当神经元失活比率为20%时能够取得最佳的预测结果,其中对第四系含水层地下水位的均方根预测误差为0.84 m,对岩溶含水层地下水位的均方根预测误差为0.68 m;③总体上,LSTM神经网络模型能够较准确地模拟地下水位的动态特征,只在地下水位突变处误差较大。

著录项

来源
《人民黄河》 |2022年第8期|69-75|共7页
作者
孙虹洁; 赵振华; 黄林显; 邢立亭; 郝杰; 罗振江;
展开▼
作者单位

山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队;

济南大学水利与环境学院;

山东省地下水数值模拟与污染控制工程技术研究中心;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地下水动力学;
关键词
机器学习; 地下水位预测; 多变量; LSTM神经网络; 济南;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. SOM RBF 神经网络模型在地下水位预测中的应用 [J] . 刘博 ,肖长来 ,梁秀娟 . 吉林大学学报（地球科学版） . 2015,第001期
2. SOM-RBF神经网络模型在地下水位预测中的应用 [J] . 刘博 ,肖长来 ,梁秀娟 . 吉林大学学报：地球科学版 . 2015,第1期
3. 人工神经网络模型在枯季地下水位预测中的应用 [J] . 姜波 ,罗丽燕 . 吉林水利 . 2010,第009期
4. 人工神经网络模型在白城地区枯季地下水位预测中的应用 [J] . 姜波 ,王锋 ,罗丽燕 . 东北水利水电 . 2010,第012期
5. 多变量AR（n）模型在地下水位动态预测中的应用 [J] . 仵彦卿 ,李俊亭 . 西安地质学院学报 . 1993,第002期
6. 人工神经网络模型在白城地区枯季地下水位预测中的应用 [C] . 钟诚 ,姜波 ,罗丽燕 . 全国水文监测新技术应用学术研讨会 . 2015
7. 基于层次聚类的LSTM神经网络模型在江苏省降水量预测中的应用 [A] . 周晓旭 . 2020

多变量LSTM神经网络模型在地下水位预测中的应用

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅