【摘 要】
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晋祠泉是太原市第二岩溶大泉,受太原市工农业生产大量开采岩溶水影响,该泉已于1994年4月断流。为了探索人类因素影响下的泉水水位变化趋势,采用前馈神经网络、动态递归神经网
【机 构】
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山西省水利水电科学研究院,四川大学水利水电学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0400206);国家自然科学基金资助项目(51779161);山西省水利厅科外处项目(2017SLX03);山西省应用基础研究项目(201801D221111)
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晋祠泉是太原市第二岩溶大泉,受太原市工农业生产大量开采岩溶水影响,该泉已于1994年4月断流。为了探索人类因素影响下的泉水水位变化趋势,采用前馈神经网络、动态递归神经网络、时延神经网络、非线性动态自回归神经网络、级联神经网络5种人工神经网络,结合14种训练算法构建晋祠泉水位预测模型,基于2013—2017年实测泉水位数据分析各种人工神经网络预测模型精度,结果表明:动态递归神经网络可用来对晋祠泉水位进行准确预测,traincgb、trainrp、traincgf、traincgp等算法效果比较理想。同时应用
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