水是人类生命以及人类文明的支撑。随着人类经济社会的发展,社会对水的需求越来越高,许多国家已陷入水资源短缺的困难。我国是个缺水的国家,水资源短缺在很多地区已经成为严重阻碍经济社会发展的瓶颈,直接影响着我国经济社会的可持续发展。 现代高新技术的发展为评价提供了强有力的技术基础。人工神经网络(ANN)是目前国际上的前沿研究领域,被广泛地应用于系统工程、人工智能等研究领域,也为解决复杂的评价、评估问题提供了新的研究途径。本文在Matlab平台的支持下,将神经网络技术引入节水潜力评价的研究领域,取得了有实用价值的成果。 本文的主要结论如下: 1、建立了一个综合改进后的BP模型。将动态衰减动量因子和基于克服局部最小规则的自适应学习率方法有机的结合在一起,能够克服了传统BP算法的缺点。把这个模型应用在节水潜力评价中具有实际的应用价值。 2、用建立的评价模型对洛阳地区的节水潜力进行评价。在洛阳地区,各种节水耕作措施的节水潜力是不同的。少耕和免耕的水分生产效率较高,节水潜力较小,而在两作和深松的处理措施下,可以发掘的节水潜力较大。 3、如果全部采用少耕、免耕、深松等耕作方式,洛阳市每年可以节约农业用水3.93×10~7～8.73×10~7m~3,如果在三分之一面积上采用这些耕作方式,洛阳市每年也可以节约农业用水1.31×10~7～2.91×10~7m~3,节水潜力巨大。