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基于Elman神经网络的表层岩溶泉动态预测及应用——以广西平果县果化镇布洋1号表层岩溶泉为例
  • 期刊名称:《中国岩溶》,2007,26(1):70-74
  • 时间:0
  • 分类:P641.3[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]中国地质大学环境学院,湖北武汉430074, [2]中国地质科学院岩溶地质研究所,广西桂林541004, [3]吉林大学环境与资源学院,吉林长春130026
  • 相关基金:国家自然科学基金项目“我国西南峰丛山区生态环境调蓄表层岩溶水的功能研究”(批准号:40572151)
  • 相关项目:我国西南峰丛山区生态环境调蓄表层岩溶水的功能研究
中文摘要:

基于Elman网络基本原理,建立了布洋1号表层岩溶泉Elman神经网络模型,并以2005年8月2日开始的一次衰减过程为例,详述了Elman神经网络模型应用分析过程,给出了在无降雨影响下该次衰减过程具有的总排泄量及最佳的储水时间。经检验,该模型预测精度较高,为布洋1号表层岩溶泉水资源的科学利用提供了依据,同时也为Elman网络技术在表层岩溶泉动态系统的其它领域应用提供了借鉴。

英文摘要:

Taken No. 1 epikarst spring at Buyang as an example, a neural network model has been constructed based on the Elman network principle. Analyses made with this model show that the precision of both the simulation and prediction is high, so this model can be used to forecast the regime of epikarst spring. The attenuation process analyses made by the combination of this model and attenuation theory on August in 2005 tell us the total discharge and the best time for saving the spring water when there is no rain. The conclusion can be used to develop this spring water better. And the application of Elman neural network is also a reference for the other epikarst spring dynamic system.

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