【摘 要】
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本文以西安市沣皂河水源地为例,基于RBF神经网络建模,研究该模型在地下水位模拟和预测中的适用性。该模型将降雨、径流和地下水开采量作为输入变量,对研究区域内的潜水和承压
【机 构】
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西安工业大学建筑工程学院; 长安大学环境科学与工程学院;
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本文以西安市沣皂河水源地为例,基于RBF神经网络建模,研究该模型在地下水位模拟和预测中的适用性。该模型将降雨、径流和地下水开采量作为输入变量,对研究区域内的潜水和承压水位分别进行预测。将1987-2001年的数据训练后得到RBF模型,用2002-2005年的数据对该模型进行验证,最后将此模型应用到2006-2023年的地下水位预测中,提前预测出18年的地下水位变化情况,结果表明持续减少开采量后,地下水位持续回升,但仍不能完全恢复至超采前的水位。理论分析和实例验证都表明在数据资料较短的情况下RBF神经网络模型,结合改进后的平移法,不依靠水文地质参数即可较准确的预测未来地下水位。
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