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【24h】

A FEASIBLE STUDY OF REBUILDING KARST FLUXDATA BASED ON ANN MODEL

机译:基于神经网络模型的岩溶通量数据重建可行性研究

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摘要

Multiplayer and multipolar characters of groundwater system in Northwest karsts area determine the nonlinearrnrelationship between input and output factors. Artificial Neural Network—ANN supplies a gap of traditional statistics that cannotrnbehave the relationship satisfyingly, which is similar to groundwater at principle and model establishment points. Remolding results ofrnANN is better than traditional regression analysis method through remolding the water data of groundwater in Dishu, Guanxirnprovince, therefore using ANN model to remold the flux data of groundwater system is feasible.
机译:西北喀斯特地区地下水系统的多人和多极特征决定了输入和输出因子之间的非线性关系。人工神经网络(ANN)提供了无法令人满意地满足传统关系的传统统计空白,在原理和模型建立点上都类似于地下水。通过对广西省Dishu的地下水水数据进行重塑,rnANN的重塑结果优于传统的回归分析方法,因此采用ANN模型重塑地下水系统通量数据是可行的。

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