三江平原地下水位的预测——基于RPROP的BP神经网络方法

郭微; 赵洁; 王福林

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三江平原地下水位的预测——基于RPROP的BP神经网络方法

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鉴于三江平原地下水位预测对该地区农林经济的重要性,详细介绍了RPROP的BP神经网络算法思想和数学模型;综合三江平原地下水位埋深的具体情况,建立了弹性BP神经网络地下水位埋深预测模型,而且以单口井为例做了具体的预测和分析.结果证明:使用该方法预测三江平原地下水位埋深值具有准确性和实效性,该理论和方法在地下水动态预测方面具有较好的应用前景.

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来源
《农机化研究》 |2010年第8期|28-3034|共4页
作者
郭微; 赵洁; 王福林;
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作者单位

东北农业大学,工程学院,哈尔滨,150030;

东北农业大学,工程学院,哈尔滨,150030;

东北农业大学,工程学院,哈尔滨,150030;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;电子技术、计算机技术在农业上的应用;
关键词
地下水位观测; 水位埋深; BP神经网络; RPROP; 三江平原;

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