基于BP神经网络模型模拟塔里木河下游潜水埋深变化——以英苏断面C5井为例

Abstract

本文以塔里木河下游英苏断面350 m处C5井为研究对象,分析了影响下游英苏断面的潜水埋深影响因素,通过三层BP神经网络模型模拟了潜水埋深变化.以Matlab7.0为工作平台,将2000.7-2008.12期间的英苏C5井的步长为3个月数据资料作为一个样本,选取每个样本的输水量、输水持续天数、上季度该井的潜水埋深平均值作为模型输入量,输出量为相应的C5井的本季度的潜水埋深平均值,建立3-11-1的BP神经网络模型,模拟了C5井潜水埋深.结果表明,网络模拟相对误差小于5%,模型具有较高的精度.通过BP模型模拟潜水埋深,为塔河下游生态恢复和水资源决策提供一定的依据