BP神经网络在渭北旱塬区地下水埋深预测中的应用

地下水埋深变化是地下水动态变化的主要特征之一。本文选取了渭北旱塬区两个具有典型性的观测井点,利用已有的2000年-2010年埋深数据以BP神经网络的方法对地下水埋深进行模拟和预测。结果表明:预测值与实测值拟合较好。故该方法可应用于地下水动态的预测。     

基于灰色残差模型的灌区地下水最小埋深预测

建立灰色GM(1,1)主模型,然后进行残差修正,从而形成灰色残差模型,并对宝鸡峡灌区周城—苏坊洼地地下水最小埋深进行了预测.结果表明:根据前12 a观测数据建立模型,预测的第13 a地下水最小埋深为3.64m,与实际值相比较,相对误差为4.21％;与单一采用灰色模型GM(1,1)相比,灰色残差模型克服了因数据序列不稳定而带来的误差,可提高灌区地下水最小埋深预测精度.     

渭北旱塬区地下水动态研究

渭北旱塬区地表水资源短缺,地下水成为城市和农村的重要供水水源,为了掌握该区地下水动态变化特征,本文以渭北旱塬区2000-2009年间水文气象和地下水浅层监测井实测资料为依据,根据地下水补给排泄条件及自然、人为影响因素之间的关系,将研究区地下水动态成因分为灌溉-开采、渗入-蒸发、渗入-开采和径流-开采4种类型,对各类型地下水变化特征进行分析,并运用差分自回归移动平均(ARIMA)模型对地下水位埋深进行模拟预测。结果表明:拟合程度较高,预测效果较好。     

GM(1,1)模型在哈尔滨市城区地下水埋深预测中的应用

采用了GM（1,1）模型对哈尔滨城区2007年平均地下水埋深进行了预测,通过建模研究。为该区地下水资源的合理开发提供理论依据。     

基于GM(1,1)模型的兴平市地下水动态预测

随着国民经济的发展,兴平市出现了地下水严重超采的现象,部分区域形成了地下漏斗。以兴平市069号观测井2002—2006年平均地下水埋深资料为原始数据,通过建立GM(1,1)模型,对该地区年平均地下水埋深进行预测,结果表明地下水资源量正逐渐恢复。     

利用模型预测地下水埋深的动态

文中将资料记载的地下水埋深时间序列,利用双向差分和自忆性原理,建立DAMSM模型,求得预测方程,其预测结果最大相对误差仅为8.07%,平均相对误差为4.33%,拟合性优良,可用于后续的地下水埋深动态监测控制管理。该模型将数据的历史信息纳入模型计算,填补了用单因素预测的缺陷。最后,根据首山漏斗区的地质和地下水特性,提出地下水生态环境缓解和修复方案建议。     

灰色系统理论在岔林河灌区井灌水稻区地下水埋深预测中的应用

地下水资源是保证井灌水稻区发展的重要条件,地下水埋深是地下水资源开发利用最重要的因素之一,而地下水埋深观测资料却普遍较少。因此,准确预测地下水埋深已成为井灌水稻的一个重要课题。应用灰色系统理论对通河县岔林河灌区井灌水稻区地下水埋深进行预测,该方法需要样本少,预测结果精度高,能够很好地为井灌水稻区地下水资源的开发利用提供科学依据。     

大坝沉降的灰色预测

根据灰色系统理论的相关知识,建立了小浪底大坝坝顶视准线监测点沉降变形的GM（1,1）模型,并用该模型对大坝沉降变形量进行了预测,结果表明,灰色模型可以较准确地预测大坝的沉降变形量。在实际预测过程中,应不断代入新测的沉降值,调整或更新GM（1,1）模型,以提高预测精度。     

灰色系统理论在干旱预测中的应用研究

干旱灾害频繁发生,导致了农业生产的恶性循环,造成环境的持续恶化和污染的加剧。开展干旱评估、预测预警等研究,已成为抵御干旱灾害亟待解决的问题。结合华县的年降水量资料,将干旱视为一个灰色系统,根据灰色GM(1,1)预测模型对未来干旱年份进行预测。经检验,模型结果符合实际,具有一定的可信度,能为华县地区抗旱和供水提供必要的预测信息。应用进行预测表明,华县2012年～2013年、2019年～2020年期间将发生干旱。     

基于灰色GM(1,1)模型的城市需水量预测研究

介绍灰色理论建模原理以及参数辨识方法,从年度用水量本身挖掘有用的信息,依据长治市1996年~2004年用水资料建立了灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型精度达到96.4%,并用该模型对城市需水量进行了预测。预测结果表明,该模型用于城市需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为长治市水资源规划与管理提供必要的参考。     

渭北黄土原灌区地下水的化学特征及其演变规律

利用现状水质监测及灌区31 a的地下水动态观测资料,在系统研究灌区水文地质及环境条件的基础上,选取3个典型井进行地下水水质评价、水位动态及水化学特征要素的多年变化规律的分析;用matlab灰色预测法和SPSS计算软件对3个代表井的埋深和水质的变化趋势进行预测。可为水资源的合理配置、地下水适宜埋深及合理的施肥与灌溉方式的确定提供依据。     

基于灰色马尔科夫模型的南四湖水质预测

针对传统GM(1,1)模型存在灰色偏差和抗干扰能力弱的问题,建立一种等维新息灰色马尔科夫模型.该模型采用灰色马尔科夫模型改进传统GM(1,1)模型,再利用等维新息思想更新建模所需数据序列.运用该模型对南四湖2019-2021年的水质状况和水质演变趋势进行预测,结果表明:灰色马尔科夫模型的相对误差小、精度高、预测结果合理...     

基于灰色灾变及拓扑预测的干旱预测模型

采用1953—2006年河南省气象局历年降水资料,建立了灰色灾变预测模型和拓扑预测模型,对河南省未来的干旱情况进行了预测。灰色灾变模型预测结果表明,河南省将在2016年发生干旱。拓扑预测模型预测结果表明,河南省将在2017年和2025年发生干旱。据此,河南省在2016年、2017年、2025年发生干旱的可能性较大,应做好防旱抗旱的准备工作。     

基于CEEMD-RF模型的渣土边坡地下水埋深预测

地下水是影响渣土边坡稳定性的关键因素之一,地下水埋深预测对分析渣土边坡稳定性具有重要意义。考虑渣土边坡地下水水位的高度非平稳和非线性特点,提出了一种基于相空间重构的互补集合经验模态分解-随机森林（CEEMD-RF）的地下水埋深预测模型。以广州市某渣土边坡SW2水文观测孔为例,将基于相空间重构的CEEMD-RF模型应用于该渣土边坡的地下水埋深预测,并与相空间重构的RF模型预测结果进行对比分析。结果表明:利用CEEMD-RF模型对地下水埋深预测的拟合优度为0.997,均方根误差为0.03 m,优于相空间重构的RF模型预测结果;基于相空间重构的CEEMD-RF模型预测的地下水埋深序列能很好地反映地下水埋深的尖变点。     

填海造地道路软基沉降的不同数据序列GM（1，1）预测模型

为了研究不同样本数据序列GM（1,1）灰色模型在填海造地道路软基沉降预测中的实用性和有效性。结合工程实例,以软基沉降监测数据为依据,分别选取堆载预压恒载期的10组和20组实测地基沉降数据作为样本数据序列,建立了相应的GM（1,1）灰色预测模型,对软土地基固结沉降进行了预测,并将两种不同数据序列灰色模型预测结果与现场实测数据进行了对比分析。研究结果表明：GM（1,1）灰色模型所得预测曲线与实测曲线变化趋势基本一致,预测值与实测值吻合较好,实测曲线比预测曲线收敛较快,较多样本数据序列灰色模型所得预测精度更高。     

Kriging插值模型在地下水位监测网优化中的应用

目前运行的地下水监测网存在着很多问题,很难适应现代社会对信息的需求,需要对地下水监测网进行优化。详细介绍了Kriging插值模型的建立及求解过程,并运用该模型对黄水河流域平原区进行了地下水水位监测网的优化,得到了备选方案,然后根据具体的优化目标选出最优方案,结果较为合理。Kriging插值模型充分考虑了水文地质条件的影响,是优化地下水监测网密度的有效方法。     

灰色理论在龙江突发镉污染水质预测中的应用

利用灰色预测理论,建立了龙江突发水污染水质变化趋势的GM(1,1)预测模型,而后对模型进行残差修正。结果表明:经残差修正后的GM(1,1)模型更为合理,预测精度明显提高。本研究中灰色理论能够有效地对突发性水污染事故中的水质变化趋势进行短期预测,为相关部门及时采取相应的应急措施提供参考,减小事故风险。     

BP-ANN模型在井灌水稻区地下水埋深预测中的应用

利用改进的BP算法，对三江平原创业农场进灌水稻区月平均地下水埋深进行了模拟仿真，网络拟合精度与预测精度均达到满意效果。BP－ANN模型为节约地下水开采量，恢复该地区的地下水动态平衡、制订农作物优化灌溉制度，促进农业及水资源的可持续发展提供参考作用。