三江平原地下水位的预测——基于RPROP的BP神经网络方法  

RPROP to the Prediction of Water Table of Sanjiang Plain——Based on the Method of BP Nerve Net

作　　者：郭微[1] 赵洁[1] 王福林[1] 

机构地区：[1]东北农业大学工程学院,哈尔滨150030

出　　处：《农机化研究》2010年第8期28-30,34,共4页Journal of Agricultural Mechanization Research

基　　金：国家自然科学基金项目(30370825)

摘　　要：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。Due to the importance of the prediction of the water table of Sanjiang Plain,the thesis introduces the algorithm concept and mathematics model of the BP nerve net of RPROP in detail,and instructs the prediction model of the flexible BP nerve net of RPROP according to the specific conditions of the wter table of Sanjing Plain.The thesis also makes a specific prediction and analysis taking a well as the sample.The results prove the accuracy and effectiveness of the approach to the prediction of the buried depth of water table of the Sanjiang Plain and also prove the application prospect of this theory and approach to the dynamic prediction of the water table.

关 键 词：地下水位观测 水位埋深 BP神经网络 RPROP 三江平原 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] S126[自动化与计算机技术—控制科学与工程]