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基于机器学习模型的沙漠腹地地下水含盐量变化过程及模拟研究/Groundwater salt content change and its simulation based on machine learning model in hinterlands of Taklimakan Desert[J]
Authors
中国石油塔里木油田公司,库尔勒,841000
中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐,830011
+8 more
刘海龙
徐新文
王桂芬
立命馆大学信息理工学研究科 Emergent System研究室,日本滋贺县525-8577
范敬龙
钟显斌
闫健
雷加强
Publication date
1 January 2013
Publisher
Abstract
为了研究塔克拉玛干沙漠腹地的地下水盐分变化规律,模拟地下水盐分变化过程,评价适合该区域的地下水变化规律的模型.通过对研究区蒸发量、降水量、气温、气压、地下水位、地下水电导率数据的统计分析,揭示了地下水含盐量及其影响因素的特征;使用GP模型、GPLVM模型和BP人工神经网络模型以及综合模型,模拟了气候变化和人类活动双重影响下的地下水含盐量变化过程,并评价了模型的模拟结果.研究结果表明:(1)研究区地下水流动系统主要受气候变化和人类活动的影响,地下水位在局部地区随开采过程呈现波动变化.地下水位变化过程与气压的变化规律相一致;而气温和蒸发量的季节变化规律相一致.地下水盐分含量呈上升趋势.(2)GP模型对于地下水含盐量的预测效果最好;GPLVM模型对于已知地下水含盐量条件下,与其他环境因素进行多元回归分析的拟合效果最好.而GP、GPLVM和BP人工神经网络模型的综合模型,对于包括模型训练和模型预测的全体数据集的拟合和预测效果最好
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Last time updated on 29/11/2016