基于自适应神经模糊推理系统的地下水位预测
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"十二五"国家科技支撑计划项目"旱区节水型生态灌区关键技术研究与应用"(2011BAD29B01)


Groundwater Depth Prediction Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System
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    摘要:

    针对地下水埋深变化影响因素的复杂性、多样性和不确定性,以及影响因子之间复杂的非线性关系,将自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy interference system, ANFIS)应用于地下水埋深预测。利用1993-2010年陕西省泾惠渠灌区的灌溉资料对网络进行训练,构建了基于ANFIS的地下水埋深预测模型,并对其进行了检测。结果表明,利用ANFIS对地下水埋深进行短期预测是切实可行的。

    Abstract:

    According to the complexity, diversity and uncertainty of the influence factors on groundwater depth change, and the complicated nonlinear relation between these factors, the adaptive neuro-fuzzy interference system(ANFIS) was put forward for predicting the groundwater depth. By training the ANFIS according to the irrigation materials of Jinghuiqu irrigation district in Shaanxi Province during 1993-2010, the prediction model for groundwater depth was built based on ANFIS. The results showed that this model had high accuracy to forecast groundwater depth and was suitable for groundwater depth short-term prediction.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周维博,李娜,刘雷,董起广.基于自适应神经模糊推理系统的地下水位预测[J].水土保持通报,2014,(4):138-140

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  • 收稿日期:2013-08-04
  • 最后修改日期:2013-09-02
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  • 在线发布日期: 2016-04-05
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