神经网络法确定含水层参数--《吉林水利》1994年10期

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神经网络法确定含水层参数

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【摘要】:本文提出一种用含水层抽水试验数据,通过神经网络模式的拟合功能来确定含水层参数(T、S、r/B)的新方法。神经网络要经过训练来识别输入的正规化降深数据模式和输出的含水层参数模式。对于承压含水层和越流——承压含水层,用泰斯和汉土什——雅各布解析式根据在预先确定范围内选择的参数值来获得输入模式。训练过的网络在收到输入模式的含水层试验数据后,就输出含水层参数值。用这种方法获得的参数与用其它方法计算的结果十分接近。该法的优点是自动完成求参过程,效率高,精度可靠,同时网络具有把降深与泰斯和汉土什——雅各布解析式自动联系起来的功能。

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【关键词】:

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【分类号】:P641.2水利论文(xP_g(bY n}

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、前言数据输入给训练过的网络时,网络就飨出含水层参数值.---- 通过抽水试验对井和含水层水力性质进行的基本分析是建立在对含水层、含水层边界以及重点应用方面的理想化描述的基础上。几无论何时采用解析法分析含水层试验数据,都要提出几个假设(Reed 1 980)。尽管做了这些

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