【摘 要】
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地下水位波动预测对水资源管理具有重要意义。利用人工神经网络(ANNs)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和支持向量机(SVM)模型对黄河三角洲地下水位波动进行了预测。选取历史
【机 构】
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地下水位波动预测对水资源管理具有重要意义。利用人工神经网络(ANNs)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和支持向量机(SVM)模型对黄河三角洲地下水位波动进行了预测。选取历史地下水位作为影响地下水位波动的唯一因素,输入向量由地下水位时间序列的自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)确定。结果表明,ANNs,ANFIS和SVM模型能够利用历史地下水位数据成功预测地下水位。ANNs模型和SVM模型具有较好的稳定性,预测精度较高,而ANFIS对于地下水位突变信息的预测效果最好。
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