用神经网络模型预测济宁市地下水水位变化规律

本文通过应用人工神经网络模型中的ＢＰ网络模型,对济宁市地下水水位变化规律了预测,并与线顺归模型的计算结果进行比较,证明ＢＰ网络模型的精度较高。     

马尔可夫链模型在地下水水位预测中的应用

作者将鲁南地区一水文观测孔的９２次地下水水位月平均监测数据,划分了１０种状态范围,运用马尔可夫链模型,对未来地下水不位进行状态范围预测。在与实际监测资料进行对比的基础上,验证了马尔可夫链理论在地下水水位预测中的可行性及可靠性,并对运用中的具体问题进行了探讨。     

基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测

为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆（LSTM）神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播（BP）神经网络进行对比。研究结果表明：以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。     

基于数字水位模型的地下水降落漏斗提取

文章首先介绍了利用克立格插值方法建立地下水数字水位模型的原理,然后在此模型的基础上,按照地下水降落漏斗的基本定义,提出了一种自动化提取降落漏斗的算法。最后通过一个算例的实现,对比地下水等水位线,证明了根据该算法提取的结果较准确地反映了地下水降落漏斗的水文地质含义,科学、客观地表达了水位下降区的空间形态,是数字地下水建设的有益探索。     

淄博市大武水源地地下水水位总体预测

本文采用水均衡法对淄博市大武水源地地下水位变动进行研究，并对降水量与人渗补给量的关系以及平均给水度随地下水位的变化关系进行了分析。通过历史资料的验证，表明本文所建立的水均衡模型对于地下水位变动的预测是可靠的，而且简单可行，随后根据不同的地下水开采量等对未来地下水位的变动趋势进行了预测。     

基于区间序列的GM(1.1)地下水水位预测

为探讨基于区间序列的GM（1.1）模型预测地下水水位的准确性和信息量,本文选取界点建模、转换建模和参数建模3种区间方法进行比较和分析,结果表明：界点的相对误差均值都小于0.01%,区间相对误差均值小于7%;区间序列的GM（1.1）模型具有一定的延迟效应和紊乱效应;实际水位值波动幅度较小时模型预测精度较高;参数建模的预测精度较优于界点建模和转换建模。与点预测相比,区间序列的GM（1.1）模型预测的地下水水位变化规律更有利于地下水资源管理与开发利用。     

灌区地下水年最高水位的灰色预测

本文简述了灰色预测 GM(1,1)模型、残差建模原理。应用建立的模型对宝鸡峡灌区周城——苏坊地区的地下水年最高水位进行了预测,预测值和实际观测值相比较,结果甚为满意。     

灰色系统与神经网络组合模型在地下水水位预测中的应用

灰色GM(1,1)模型与人工BP神经网络对于预测非线性数列变化趋势都具有很好的适用性,但同其他预测方法一样也存在各自的局限性。本文采用灰色GM(1,1)模型与人工神经网络相结合的方法,对GM(1,1)模型预测结果进行了修正。以收集到的某地区1996～2006年的地下水水位埋深数据为算例,计算结果表明,经人工神经网络修正后的灰色系统的预测值比原预测值的预测精度有了很大提高。     

MGM(1,n)模型预测城市地下水水位的动态变化

地下水问题,是人类生存与发展的关键性问题。为了科学地对城市地下水水位动态变化进行预测,当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时,建立MGM(1,n)模型,描述地下水动态变化趋势,获得了较好的预测。     

考虑地下水作用的滑坡时间预测研究

结合三峡库区堆积层滑坡的具体情况讨论了地下水对滑坡的物理化学和力学作用,论证了地下水物理化学作用对三峡库区松散堆积层滑坡稳定性的影响远小于地下水动力作用对滑坡稳定性的影响.在此基础上,引入总压力水头,提出将地下水对滑坡的各种力学作用简化为总压力水头,结合加卸载响应比方法的思路,分别建立了基于库水位涨落和降雨影响的滑坡预...     

无网格法在地下水水位预测中的应用

基于移动最小二乘理论的无网格法是近几年来兴起的一种新的数值计算方法,与有限元法相比,它的主要优点在于无需单元信息,只需节点信息。用无网格法构造了场函数,包括基函数和权函数的选取,形函数及其导数的计算。根据鞍山市首山区水文地质条件,建立了求解双层渗流二维平面系统的数学模型,详细推导了模型求解的无网格方程。应用已识别的参数,用无网格法对该数学模型进行了求解, 并对该区的地下水水位进行了预测,预测的水位与实际水位变化规律基本一致。     

地下水水位预测在深基坑工程中的应用

通过地下水水位预测,能够确定从降水井合笼到基坑开挖时的日期,开挖速度,可调整降水井的布局,确定最佳降水方案。结合工程实例,阐述地下水水位预测在基坑降水方案设计中的应用,具有较好的实用价值。     

呼和浩特市地下水水位动态变化及趋势预测研究

利用多年地下水水位资料,较系统地分析了地下水水位动态变化规律,建立了基于BP网络的地下水水位预测模型,预测结果表明地下水水位将持续下降,承压水下降速率远大于潜水的下降速率。     

地下水水位动态预测新方法——数据处理组合法

针对地下水的周期性水位动态变化特征,首次将数据处理方法应用于地下水水位动态预测中,并以江西抚州地区水位为例,进行了水位预测。     

地下水水位预测在深基坑工程中的应用

通过地下水水位预测,能够确定从降水井合笼到基坑开挖时的日期、开挖速度,可调整降水井的布局,确定最佳降水方案。结合工程实例,阐述地下水水位预测在深基坑降水方案设计中的应用,具有较好的实用价值。     

洛惠渠灌区地下水水位变化规律研究与预测

分析灌区29年间（1977-2005年）井点水位变化规律,建立地下水位二元线性回归模型,并利用模型来预测未来15年的地下水位变化趋势。结果表明：地下水位1977-1984年为平稳阶段,1985-1992为埋深变浅阶段（恶化阶段）,1993-2001年为埋深变深阶段（改善阶段）,2002年至今又为平稳阶段,主要受灌溉方式影响。未来15年灌区地下水位呈下降趋势。     

GM(1,1)模型在丰县地下水水位预测中的应用研究

灰色GM(1,1)模型是基于灰色系统理论的一种预测方法,具有对历史样本数量要求少、计算简便、验证方便等优点,在诸多领域得到广泛应用。本文建立GM(1,1)模型对江苏省丰县III承压地下水水位埋深进行预测,详细阐述了地下水水位埋深时间序列的GM(1,1)模型的原理和建立过程,根据模型的预测值和实测值,对模型的精度进行检验,并对预测结果进行了分析。结果表明:丰县各水位埋深监测点GM(1,1)数学模型精度均达到I级,预测2018-2020年丰县地下水水位呈现逐年下降趋势,水位降落漏斗将不断扩大。丰县应积极寻求地表水源,在徐州市区域供水一体化形势下尽快启用小沿河地表水,科学合理开发利用地下水资源,保证区域水资源均衡发展。     

降雨及库水位影响下麻地湾滑坡地下水响应特征分析

精细化衡量地下水对外界因素的响应规律对分析滑坡稳定性具有重要意义。考虑库岸边坡的稳定性同时受库水位和降雨作用影响,提出了一种基于数据挖掘的滑坡地下水响应特征的研究方法。以三峡库区麻地湾滑坡为例,首先通过特征时段分析和Granger检验确定地下水响应滞后期,然后基于响应滞后期确定地下水水位的影响因素,结合Apriori数据挖掘算法揭示了麻地湾滑坡地下水的响应特征。研究结果表明:滑坡前缘地下水变化与库水位波动相关性较大,滑坡中后缘地下水变化与降雨相关性较大; 麻地湾滑坡地下水对于降雨和库水位的最佳响应滞后期为1 d;滑坡后缘的地下水水位对降雨响应较为强烈,而前缘的地下水水位对库水位响应更为强烈。