人工神经网络模型在地下水水位预测中的应用

摘要

地下水水位变化对于秦皇岛地区经济有着直接影响,为保证该地区经济的可持续发展,必须实时监测地下水水位动态变化情况.人工神经网络模型(ANN)中的BP算法目前已被广泛应用,根据1992～2016年数据设计出秦皇岛地区地下水BP神经网络模型,模拟出秦皇岛地区2017～2019年地下水埋深在13.65～14.31 m,并以0.2 m/a速度下降,体现了人工神经网络模型在地下水水位预测中的精准、快速的优势.