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丽江市黑龙潭泉群断流的人工神经网络模拟

曾 成 杨 睿 杨明明 胡君春 武贵华 樊宇红

曾 成, 杨 睿, 杨明明, 胡君春, 武贵华, 樊宇红. 丽江市黑龙潭泉群断流的人工神经网络模拟[J]. 中国岩溶, 2013, 32(4): 391-397.
引用本文: 曾 成, 杨 睿, 杨明明, 胡君春, 武贵华, 樊宇红. 丽江市黑龙潭泉群断流的人工神经网络模拟[J]. 中国岩溶, 2013, 32(4): 391-397.
ZENG Cheng, YANG Rui, YANG Mingming, HU Junchun, WU Guihua, FAN Yuhong. Artificial neural network simulation to zero flow of the Heilongtan spring groups in Lijiang[J]. CARSOLOGICA SINICA, 2013, 32(4): 391-397.
Citation: ZENG Cheng, YANG Rui, YANG Mingming, HU Junchun, WU Guihua, FAN Yuhong. Artificial neural network simulation to zero flow of the Heilongtan spring groups in Lijiang[J]. CARSOLOGICA SINICA, 2013, 32(4): 391-397.

丽江市黑龙潭泉群断流的人工神经网络模拟

基金项目: 国家自然科学基金项目(No.41003056)、贵州省科学技术基金项目(黔科合SY字(2013)3163号)、水利部”948”项目[201106]

Artificial neural network simulation to zero flow of the Heilongtan spring groups in Lijiang

  • 摘要: 近年来,云南省丽江市著名景点黑龙潭泉群断流频发,这将严重威胁丽江市旅游业的可持续发展。为了正确认识黑龙潭泉群断流的原因,并掌握其发生的规律,本文在对该泉群的水文地质条件、降水量和断流的关系进行分析的基础上,对该泉群的断流情况开展了人工神经网络模拟研究。本文发现黑龙潭泉群属于非全排型山前断裂溢流岩溶泉;年降水量不足与该泉群的断流具有一定的因果关系;构建了网络拓扑结构为6-13-3的BP人工神经网络模型对黑龙潭泉群的不同断流情况进行了模拟,该模型以前期降水量、温度与湿度作为输入向量参数,以1953-2002年的数据作为训练样本,以2003—2012年的数据作为模型检验样本,检验结果与实际情况吻合度约为90 %,表明该模型可以较好地模拟黑龙潭泉群的断流情况。

     

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  • 收稿日期:  2013-10-12
  • 发布日期:  2013-12-25

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