基于BP神经网络的地下水水位预测
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第 53 卷 第 4 期地 震 科 学 进 展Vol.53 No.4 2023 年 4 月Progress in Earthquake Sciences Apr., 2023廖绍欢,赵乃千,詹旭. 基于BP神经网络的地下水位预测系统设计[J]. 地震科学进展, 2023, 53(4): 165-170. doi:10.19987/ j.dzkxjz.2022-118Liao S H, Zhao N Q, Zhan X. Design of groundwater level prediction system based on BP neural network[J]. Progress in Earthquake Sciences, 2023, 53(4): 165-170. doi:10.19987/j.dzkxjz.2022-118基于BP神经网络的地下水位预测系统设计*廖绍欢1) 赵乃千1) 詹 旭2)※1) 四川省地震局成都地震监测中心站,四川成都 6117302) 四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川自贡 643000摘要 为了解四川德阳地下水位动态,进而分析地震前兆动态,本文设计了一个基于BP神经网络的地下水位预测系统。
采用SWY-Ⅱ数字式水位仪对德阳地下水位数据进行采集。
根据采集的2015年水位数据,利用BP神经网络对地下水位变化进行预测,以一年的采集数据进行训练和测试,采用3个输入节点、1个输出节点设计了BP神经网络结构。
为了进一步验证本预测系统,本文对2017年7月1日—10月26日地下水位情况进行了预测。
实验表明:该方案能有效实现地下水位的预测,为地震前兆工作提供可靠数据。
关键词 单片机;BP神经网络;预测中图分类号:P315.72+3 文献标识码: A 文章编号: 2096-7780(2023)04-0165-06doi:10.19987/j.dzkxjz.2022-118Design of groundwater level prediction system based on BP neural networkLiao Shaohuan1), Zhao Naiqian1), Zhan Xu2)1) Chengdu Earthquake Monitoring Center Station, Sichuan Earthquake Agency, Sichuan Chengdu 611730, China2) School of Automation and Information Engineering, Sichuan University of Science & Engineering, Sichuan Zigong643000, ChinaAbstract In order to understand the dynamic of groundwater level and master the earthquake precursor dynamic,we designed groundwater level prediction system based on BP neural network. According to the groundwater level of Deyang,Sichuan Province,SWY-II digital water level meter is used to collect the groundwater level data of Deyang. Based on the collected water level data in 2015,the BP neural network is used to predict the change of groundwater level,and the data collected for one year are trained and tested. The structure of BP neural network is designed with three input nodes and one output node. In order to further validate the proposal,the groundwater level from July 1 to October 26,2017 is predicted. The experiment shows that the scheme can predict groundwater level effectively and provide reliable data for earthquake precursor work.Keywords MCU; BP neural network; predict* 收稿日期:2022-07-21;采用日期:2022-10-20。
三江平原地下水位的预测——基于RPROP的BP神经网络方法随着城市化的快速发展和人口的增加,地下水资源逐渐受到了严重的威胁。
为了有效地管理和保护地下水资源,对地下水位进行准确地预测是至关重要的。
本文将基于RPROP的BP神经网络方法,对三江平原地下水位进行预测分析。
首先,我们需要了解三江平原地下水位受到的影响因素。
在三江平原地区,地下水位主要受到降雨量、蒸散发和人类活动等因素的影响。
因此,我们需要收集并整理相关的气象数据、地下水位数据和人类活动数据,以建立地下水位的预测模型。
其次,我们将采用BP神经网络算法来进行地下水位的预测。
BP神经网络是一种反向传播神经网络,通过不断地调整神经元之间的连接权重,训练网络以实现目标输出。
在BP神经网络中,我们将采用RPROP算法作为权重更新的方法,以提高网络的收敛速度和准确性。
接下来,我们将进行数据的预处理工作。
首先,我们将对数据进行标准化处理,以提高网络的训练速度和泛化能力。
然后,我们将数据分为训练集和测试集,以便对网络进行训练和验证。
然后,我们将建立BP神经网络模型。
在建立网络结构时,我们需要确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量,并选择合适的激活函数和损失函数。
在网络训练过程中,我们将使用RPROP算法进行权重的更新,并设置合适的学习率和训练轮数,以使网络能够更好地逼近实际地下水位数据。
最后,我们将对网络进行评估和验证。
我们将使用测试集数据来验证网络的预测准确性,并通过计算误差指标来评估网络的性能。
同时,我们还将对网络进行参数调优和模型优化,以提高网络的预测精度和泛化能力。
综上所述,基于RPROP的BP神经网络方法可以有效地对三江平原地下水位进行预测。
通过建立合适的神经网络模型和进行数据处理优化,我们可以提高地下水位的预测准确性,为地下水资源的管理和保护提供重要的决策支持。
希望本文的研究可以为地下水位预测领域的进一步深入研究提供参考和借鉴。
基于BP 神经网络的孔隙充水矿井涌水量预测凌成鹏,孙亚军,杨兰和,姜 素,邵飞燕(中国矿业大学,徐州 221008)摘要:文章分析了孔隙充水矿井的充水水源和通道,利用非线性的BP 人工神经网络建立了徐州韩桥煤矿涌水量短期预测模型,选取每天的降水量作为影响因子,用已有的涌水量资料训练得到权值和阈值来表示充水通道,并对-200m 水平、-270m 水平、-330m 水平和全矿井涌水量进行了预测。
结果显示,涌水量的预测值与实测值吻合得较好,说明该模型具有一定实用性。
关键词:BP 人工神经网络;孔隙充水矿井;涌水量;预测模型;韩桥煤矿中图分类号:P64114+1 文献标识码:A 文章编号:100023665(2007)0520055204收稿日期:2006211208;修订日期:2007203230基金项目:国家自然科学基金重点项目“水资源保护性煤炭开采基础理论与应用研究”(50634050);国家重点基础研究发展计划“973”计划(2007C B209401)作者简介:凌成鹏(19832),男,硕士研究生,主要从事水文地质、矿井水害防治方面的研究。
E 2mail :kqs2008@ 矿井涌水量是指在矿山建设和生产过程中单位时间内通过各种巷道和开采系统流入矿井的水量[1~2]。
准确预测矿井涌水量对于矿井安全生产具有极其重要的意义。
目前常用的预测矿井涌水量的方法主要有相关比拟法、解析法、水均衡法、数值法和时间序列分析等方法[3~4]。
但是预测过程中由于水文地质条件复杂、采用的水文地质参数缺乏代表性以及所建立的数学模型不恰当等原因,很容易导致计算的误差偏大,不能提供准确的涌水量预测数据。
本文运用水文地质学的相关理论,通过BP 人工神经网络方法[5~7]对徐州韩桥煤矿的涌水量进行预测,取得了满意的效果。
1 孔隙充水矿井的涌水量因素分析孔隙充水矿井的充水水源主要是大气降水。
大气降水渗入量的大小与地区的气候、地形、岩性、构造等因素有关。
基于 BP神经网络的煤矿地下水水位预报方法
武晓宏;史恒亮;李占利
【期刊名称】《工矿自动化》
【年(卷),期】2006(000)005
【摘要】煤矿地下水是威胁煤矿安全生产的重要因素之一.文章在阐述BP网络原理和分析地下水水位特点和影响因素的基础上,提出了基于BP神经网络的煤矿地下水水位预报方法,并利用历史数据对该网络进行了训练学习,建立了地下水水位特征模型,可预报未来一个时期地下水水位的变化趋势.实验表明该方法效果良好,相对误差小于2%.
【总页数】3页(P21-23)
【作者】武晓宏;史恒亮;李占利
【作者单位】西安科技大学计算机系,陕西,西安,710054;河南科技大学计算机系,河南,洛阳,471003;西安科技大学计算机系,陕西,西安,710054
【正文语种】中文
【中图分类】TD745;TP183
【相关文献】
1.基于BP神经网络方法的近岸数值海温预报释用技术 [J], 匡晓迪;王兆毅;张苗茵;何恩业;邓小花
2.基于BP神经网络的浙北夏季降尺度降水预报方法的应用 [J], 黎玥君;郭品文
3.基于互信息量与BP神经网络的中长期径流预报方法研究 [J], 卢迪;周惠成
4.基于BP神经网络模型的福建海域赤潮预报方法研究 [J], 苏新红;金丰军;杨奇志;
陈火荣;俞秀霞;李雪丁;郭民权;刘秋凤;罗娟
5.基于BP神经网络的变形预报方法研究 [J], 刘佰莹;周围;夏立福
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三江平原地下水位的预测——基于RPROP的BP神经网络方法郭微;赵洁;王福林【摘要】鉴于三江平原地下水位预测对该地区农林经济的重要性,详细介绍了RPROP的BP神经网络算法思想和数学模型;综合三江平原地下水位埋深的具体情况,建立了弹性BP神经网络地下水位埋深预测模型,而且以单口井为例做了具体的预测和分析.结果证明:使用该方法预测三江平原地下水位埋深值具有准确性和实效性,该理论和方法在地下水动态预测方面具有较好的应用前景.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2010(032)008【总页数】4页(P28-30,34)【关键词】地下水位观测;水位埋深;BP神经网络;RPROP;三江平原【作者】郭微;赵洁;王福林【作者单位】东北农业大学,工程学院,哈尔滨,150030;东北农业大学,工程学院,哈尔滨,150030;东北农业大学,工程学院,哈尔滨,150030【正文语种】中文【中图分类】TP183;S1260 引言三江平原位于黑龙江省的东北部,北据黑龙江,前横完达山,东傍乌苏里江,西枕小兴安岭,中跨松花江,北部和东部与俄罗斯隔江相望,其地理位置得天独厚,是我国重要的商品粮基地。
掌握三江平原地下水位的动态变化趋势,对该地区的水资源、生态地质以及农林等问题有着重大作用,对促进该地区的各项经济有深远的影响。
由于三江平原地下水位预测的重要性,目前对其研究的方法很多。
为了提高预测的准确性、实时性及研究方法的广泛性,本文采用RPROP的BP神经网络方法对三江平原地下水位埋深进行预测和分析,希望能为该领域的科学研究做出贡献。
1 RPROP的BP神经网络算法1.1 BP算法思想BP算法采用广义的学习规则,是一种有导师的学习算法。
它分两个阶段,即正向传播阶段和反向传播阶段。
正向传播阶段是将学习样本的输入信息输入前馈网络的输入层,输入层单元接受到输入信号,计算权重合,然后根据神经元的激活函数将信息传到隐含层,同样根据隐含层的输出计算输出层的输出。