基于Elman神经网络的表层岩溶泉动态预测及应用——以广西平果县果化镇布洋1号表层岩溶泉为例

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基金项目: 国家自然科学基金项目“我国西南峰丛山区生态环境调蓄表层岩溶水的功能研究” (批准号: 40572151)

Practical predication to epikarst spring regime based on Elman neural network-A case of No. 1 epikarst spring at Buyang village,Guhua town, Pingguo county, Guangxi

1.School of Environment , China University of Geosciences 2. Institute of Karst Geology , CAGS 3. College of Environment and Resources, Jilin University

摘要: 基于Elman网络基本原理,建立了布洋1号表层岩溶泉Elma n神经网络模型,并以2005年8月2日开始的一次衰减过程为例,详述了Elman神经网络模型应用分析过程,给出了在无降雨影响下该次衰减过程具有的总排泄量及最佳的储水时间。经检验,该模型预测精度较高,为布洋1号表层岩溶泉水资源的科学利用提供了依据,同时也为Elma n网络技术在表层岩溶泉动态系统的其它领域应用提供了借鉴。
- Elman神经网络 /
- 表层岩溶泉 /
- 动态建模 /
- 衰减分析
- Elman neural network /
- Epikarst spring /
- Regime model /
- Attenuation Analysis