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基于粒子群算法的BP神经网络在地下水位预测中的研究
The research of BP neural network based on particle swarm optimization in groundwater level prediction
【摘要】 地下水位是衡量生态环境优劣和地下水资源的一个重要指标。因此预测地下水位对水资源的合理调度具有十分重要的意义。本文利用粒子群算法优化BP神经网络,建立地下水位预测模型。通过实例仿真,证明了该粒子群-BP神经网络模型的预测精度较好。
【Abstract】 Groundwater level is an important index to evaluate the ecological environment and groundwater resources. Therefore, it is of great significance to predict the groundwater level for the rational allocation of water resources. This paper uses particle swarm optimization(pso) to optimize BP neural network and establish groundwater level prediction model. Simulation results show that the prediction accuracy of the pso-BP neural network model is good.
【关键词】 粒子群算法;
BP神经网络;
地下水位;
预测;
仿真;
【Key words】 particle swarm optimization; BP neural network; groundwater level; to predict; simulation;
【Key words】 particle swarm optimization; BP neural network; groundwater level; to predict; simulation;
【基金】 基于石油钻机自动送钻的钻压动态优化与智能控制研究(17JS107);西安石油大学研究生创新与实践能力培养项目(YCS17212056)
- 【文献出处】 电子测试 ,Electronic Test , 编辑部邮箱 ,2019年07期
- 【分类号】TP18;P641.7
- 【被引频次】3
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