【摘 要】
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本文以娘子关泉域为例,分别采用时滞回归模型和人工神经网络模型对岩溶泉域的泉水流量进行了模拟研究.结果表明,在娘子关泉域降水和流量存在7 a时滞,所建立的时滞回归模型和
【机 构】
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郑州大学环境与水利学院,河南,郑州,450002
【出 处】
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第一届中国水利水电岩土力学与工程学术讨论会
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本文以娘子关泉域为例,分别采用时滞回归模型和人工神经网络模型对岩溶泉域的泉水流量进行了模拟研究.结果表明,在娘子关泉域降水和流量存在7 a时滞,所建立的时滞回归模型和人工神经网络模型能反映泉水流量的变化规律,无论在率定期还是检验期,模型的效率系数都比较高,人工神经网络模型具有比较高的模拟精度,效率系数超过了85％,时滞回归模型在70％以上.人工神经网络具有自适应性、自学习、容错性和并行处理能力、连性记忆能力等许多常规方法不具备的优越性,为岩溶泉域泉水流量的模拟提供了一条崭新的途径.
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