基于人工神经网络的地下水状态方程—以山东莱州湾南岸地下水研究为例

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【摘要】

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山东莱州湾南岸地下水密度受多种因素影响,传统方法难以拟合.利用人工神经网络(简称ANN)高效的自组织学习能力和抗实验噪音能力及应用神经网络工具箱设计了三层反馈式神经网

【作者】

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韩非薛禹群张永祥

【机构】

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南京大学地球科学系,吉林大学环境工程学院

【出处】

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高校地质学报

【发表日期】

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2001年4期

【关键词】

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状态方程地下水人工神经网络山东莱州湾 state equation groundwater ANN south coast of Laizhou

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山东莱州湾南岸地下水密度受多种因素影响,传统方法难以拟合.利用人工神经网络(简称ANN)高效的自组织学习能力和抗实验噪音能力及应用神经网络工具箱设计了三层反馈式神经网络模型,得出映射莱州湾南岸地下水密度与含盐量之间相关关系的基于ANN的地下水状态方程.该方程包含了莱州湾南岸地下水密度与含盐量之间从近似常数到线性关系再到高度非线性关系的性质.基于ANN的地下水状态方程具有形式简单,易于使用等特点.

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