%0 Journal Article
%T 三种地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比
%A 王宇
%A 卢文喜
%A 卞建民
%A 侯泽宇
%J 吉林大学学报(地球科学版)
%P 886-891
%D 2015
%R 10.13278/j.cnki.jjuese.201503203
%X 准确而可靠地预测地下水埋深对生态环境保护和水资源规划管理具有重要意义。针对吉林西部浅层地下水位动态变化的复杂性和非线性,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法小波神经网络(WA-ANN)模型。将研究区2002年1月2009年12月当月降水量、蒸发量、人工开采量和前月平均地下水埋深4个参数作为输入,当月平均地下水埋深作为输出,建立浅层地下水埋深预测模型,并与BP神经网络(BP-ANN)模型和自回归移动平均(ARIMA)模型进行比较,对比分析了三者的建模过程及其模拟精度。结果显示相比两种ANN模型,ARIMA模型建模过程更为简单,计算效率更高;但WA-ANN模型的拟合精度高于BP-ANN和ARIMA模型,预测效果更好。总体来看,WA-ANN模型在浅层地下水埋深预测中具有一定的应用推广价值。
%K 小波转换
%K BP神经网络模型
%K 小波神经网络模型
%K 自回归移动平均模型
%K 人工神经网络
%K 地下水埋深
%K 预测
%K 吉林西部
%U http://xuebao.jlu.edu.cn/dxb/CN/abstract/abstract10329.shtml