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作 者:张传奇[1,2] 温小虎[1] 王勇[1] 王德[1] 王琼[1,2]
机构地区:[1]中国科学院烟台海岸带研究所,山东烟台264003 [2]中国科学院大学,北京100049
出 处:《水资源与水工程学报》2013年第3期18-22,共5页Journal of Water Resources and Water Engineering
基 金:国家自然科学基金项目(41001013;41001378;41001360)
摘 要:地下水盐分动态研究对认识地下水盐化规律以及合理规划、利用和管理地下水资源具有重要的意义。本文以地下水盐分动态时间序列数据为基础,利用自回归综合移动平均(ARIMA)模型确定输入向量,建立了地下水盐分动态遗传规划模型。以黄河三角洲为例,使用该遗传规划模型对地下水盐分动态进行模拟。为检验GP模型的有效性,与ARIMA模型进行对比。结果表明:地下水盐分动态遗传规划模型适于地下水盐分动态模拟研究,而且模拟精度比单纯使用ARIMA模型有显著提高。The research on groundwater salinity dynamic plays an important role in understanding the rules of groundwater salinization and the reasonable plan, utilization and management of groundwater resource. A genetic programming (GP) model by using groundwater salinity time series was proposed to model groundw- ater salinity dynamic. The autoregressive integrated moving average (ARIMA) model was used to determine the input vectors of GP model. The GP model was applied to model groundwater salinity dynamic in the Yellow River Delta. Besides, the GP model was compared with ARIMA model to test the validity. Results indicated that the GP model of groundwater salinity dynamic was suitable for model groundwater salinity dy- namic ; and the modelling accuracy of GP model is higher than that of ARIMA model.
分 类 号:P641.8[天文地球—地质矿产勘探]
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