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论坛 数据科学与人工智能 人工智能 人工智能论文版
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2017-10-28
摘要:根据前人研究,上海地区地下水的水质变化主要受人工开采和回灌活动的影响,然而,由于地下水流动的复杂性,水质变化与采灌井的开采量及回灌量之间存在着完全非线性的关系;另一方面,人工神经网络技术具有较强的解决矛盾样本(即非线性问题)的能力,因此,作者在收集已有观测资料的基础上,利用人工神经网络技术对上海地区第III承压含水层的矿化度变化进行了预测。算例表明,应用该法进行单井预测的相对误差只有2.07%,多井预测的相对误差小于1.5%。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90014X/200101/5043711.html

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