改进型BP神经网络对民勤绿洲地下水位的模拟预测

以具有代表性的民勤绿洲为研究对象,以Matlab7.0为工作平台,对沙漠绿洲地下水埋深预测的三层前馈神经网络（BP神经网络）进行了改进。输入端因子选取民勤绿洲逐月灌溉量、红崖山水库下泄水量、月降水量、月蒸发量（20 cm）、月平均气温、时间序列6项,输出因子为民勤绿洲地下水位。通过在模型的输入层增加时间序列引导因子的方法使BP神经网络对输入端数据具备时间敏感性;通过Levenberg-Marquardt算法使网络误差最小化,并配合Bayesian正则化使网络的误差平方和、网络权重以及阈值平方和实现最优组合,最后使用相关系数、相对误差、效率系数等指标对模型的模拟结果进行检验。结果表明,通过以上一系列改进可以有效提高模型的模拟精度,增强模型的稳定性,并使模型具有良好的“泛化性”。     

辉县市矿山储量动态监管工作的实践与建议

正矿山储量动态监管是掌握矿山地质条件和储量变化情况的一项重要手段,对于促进矿山企业珍惜和合理开发利用资源,推进国土资源管理职能全面到位,建设资源节约型社会具有重要意义。多年来,辉县市一直将其摆在矿产资源管理基础的地位,进行了认真的实践和探索。一、储量动态监管工作探索辉县市地处太行山南麓豫晋交界处,总面积约2007平方公里,目前已初步查明煤炭、石灰岩、花岗石、矿泉水和泥炭等10种主要矿产的储量,储量较     

湖南平滩地区自然重砂异常特征及其找矿意义

本文基于"全国矿产资源潜力评价"项目之"湖南省自然重砂资料应用"研究课题。采用自然重砂数据库系统(ZSAPS2.0),对湖南省1:20万自然重砂测量数据进行综合分析。通过对全省及预测工作区自然重砂矿物异常的圈定,在平滩及周边地区圈出了白钨矿—黑钨矿—铋—锡—铅—金重矿物自然重砂异常,以白钨矿异常为主,沿岩体中心向外,重矿物异常分带特征明显。白钨矿异常主要分布于苗儿山岩体接触带上,出露的地层主要为新元古代高涧群黄狮洞组变质岩及浅变质砂岩,异常由蚀变花岗岩型白钨矿引起。从已掌握的资料,目前该类型钨矿在我省尚属一种新的类型。