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基于AHP和BP神经网络的深部地热水可持续开发能力评价 总被引:1,自引:0,他引:1
采用资料完整性、开采潜力、回灌量、平均水压下降速率、地面沉降速率、水温、水质、地热井布局8项指标构建天津地热可持续开发能力评价指标体系;运用层次分析法确定了各项指标的权重,建立起评价因素集和评语集,给出了归一化数值;建立了天津地热可持续开发能力的BP神经网络模型,以层次分析法得出的结果作为样本,对BP网络进行了训练和测试,实例评价结果表明了AHP和BP神经网络方法的可行性,为地热资源的可持续开发能力评价提供了一种新的评价方法。 相似文献
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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性. 相似文献
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开发地热资源是节约其它能源的一种方式,可以改变一个地区的投资环境,通过对山东滕州市煤系地层的区域地质情况进行勘察,并运用先进施工工艺及机械,开钻了鲁南地区第一眼煤系地层下的温泉井。并对之进行了经济效益分析。鲁南第一温泉井(滕温1号地热井)。 相似文献
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