【摘 要】
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在非稳定流抽水试验的水文地质参数计算中要用到复杂的井函数:承压含水层完整井定流量抽水时Theis非稳定流公式推导出的井函数W(u)、第一类越流系统非稳定流抽水试验中不考虑相邻弱透水层弹性释水时的井函数W(u,r/B)、第二类越流系统非稳定流抽水试验中考虑弱透水层弹性释水时井函数H(u,β)、潜水完整井非稳定流抽水试验中的考虑迟后疏干的Boulton井函数W(ua,y,r/D)和考虑含水层各向异性及
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在非稳定流抽水试验的水文地质参数计算中要用到复杂的井函数:承压含水层完整井定流量抽水时Theis非稳定流公式推导出的井函数W（u）、第一类越流系统非稳定流抽水试验中不考虑相邻弱透水层弹性释水时的井函数W（u,r/B）、第二类越流系统非稳定流抽水试验中考虑弱透水层弹性释水时井函数H（u,β）、潜水完整井非稳定流抽水试验中的考虑迟后疏干的Boulton井函数W(ua,y,r/D)和考虑含水层各向异性及迟后疏干的Neuman井函数Sd(ts,y,β)等。地下水井函数是指数积分函数,大部分井函数的计算没有解析解,而且其数值积分表达式十分复杂,计算相当麻烦。虽然部分井函数有经验公式,但使用条件和精度有缺陷。所以本文将BP神经网络运用到复杂井函数的计算中,通过构建BP神经网络模型,选择合适的BP神经网络的结构、训练函数及调整其参数。利用MATLAB数值积分函数integral进行井函数计算获得训练数据,针对隐含层层数、隐含层节点数以及学习率进行训练对比,选定出不同训练函数下相对好的隐含层节点数与相应的学习率,根据不同训练函数的训练结果,对井函数进行计算结果对比选出最优,最后确定的BP神经网络模型用以求解井函数。将BP神经网络训练获得的井函数计算值与原表中的值进行对比分析,它们的相对误差平均值不超过1%,且计算精度高于原表中的数值。该计算方法可以用于全域计算,不需要限定条件,证明了此种方法的可行性。
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