改进的GM(1,1)模型在新疆喀什地区地下水预测中的适用性研究

传统GM(1,1)模型变量权重系数为固定值,影响其求解精度。引入可动态设置变量权重系数的改进GM(1,1)模型,结合喀什地区2个地下水观测井1960-2015实测数据,将改进模型应用到新疆喀什地下水预测中。结果表明:相比于传统模型,改进模型在地下水位误差和过程拟合度上都较传统模型有较为明显的改善。研究成果对于喀什地区地下水预测具有重要的参考价值。

小波神经网络模型在地下水预测中的应用

应用小波神经网络模型对辽中平原地区地下水进行预测,并结合区域内实测的地下水水位井观测数据,分析了小波神经网络模型在地下水预测的适用性。研究结果表明：小波神经网络模型在辽中平原地区地下水预测具有较好的预测精度,预测和实测地下水水位之间的相对误差均在15%以内,绝对误差在0.08~2.39mm之间。研究成果对于辽中地区地下水预测具有参考价值。

基于改进的GM(1,1)模型的辽西地区地下水预测研究

传统灰色动态预测模型GM(1,1)未能考虑各个变量之间的权重,在收敛计算时易出现无收敛解的缺陷,因此引入改进的GM(1,1)模型。该模型引入权重系数对每个变量赋予权重值,从而解决传统模型存在无收敛解的缺陷,并将改进的GM(1,1)模型用于辽西地区地下水预测。结果表明改进的GM(1,1)模型可解决传统模型无收敛解的局限,且在地下水预测中具有较好的精度,可用于辽西地区地下水的预测。研究为辽西地区地下水预测提供参考。

基于SSA-RBF神经网络模型在岩溶地下水位预测中的研究

以武汉地区岩溶地下水位精准预测为研究对象,建立了基于奇异谱分析方法(SSA)改进的RBF神经网络时间序列预测模型:首先利用SSA对地下水位实时监测数据进行去噪处理提取水位变化趋势,再利用径向基(RBF)神经网络时间序列模型对去噪后的数据进行预测。选取2020-2021年武汉地区的岩溶水位数据进行处理分析,结果表明:①基于SSA改进的RBF神经网络模型较单独使用RBF神经网络模型预测精度提高了50%;②SSA-RBF神经网络预测模型在岩溶地下水位的预测方面表现良好,对未来24小时岩溶地下水位的预测误差最大不大于0.2 m,预测精度达到99%以上。

基于水文地质信息的地下水流场建模及预测

本项研究的核心在于地下水流场的建模与预测。它基于水文地质信息,渗透了地下水流动的物理机制和数学模型的深层探视。影响地下水流场的主要因素都被探讨了,那包含了地下水的源头和终点、地层的次生孔隙度以及孔隙流体的动力学性质等多个方面。依托这些理论,使用相关数据配合地下水数值模拟方法,一个立体且数字化的地下水流场模型面世了。这个模型能详细展现出地下水流场在时间和空间上的具体分布,可说充满真实感和可信度。在预测实验的一系列测试中,此模型未来地下水动态变化的预测能力显而易见,预测精度出众。通过对比实际监测数据,模型预测的地下水流速和流方向与实际情况吻合良好,验证了该模型的可靠性和具有实用价值。本研究的结果对于理解和预测地下水流动,以及地下水资源的管理和保护具有重要的指导意义。

基于灰色时间序列随机组合模型在地下水埋深预测中的应用——以沧州市为例

地下水资源是支撑区域粮食生产的重要基础资源,为解决河北省浅层地下水水位持续下降问题,以河北省典型平原区沧州市为例,依据2007-2022年水位监测井观测数据,通过MATLAB软件结合灰色时间序列原理搭建地下水埋深灰色时间序列随机组合模型,揭示沧州市地下水埋深变化规律,为沧州市乃至河北省平原区地下水资源可持续开发利用提供依据。通过相关模拟方法证实该模型简洁实用,精度较高。研究结果表明:未来3年(2023-2025年),如果按照目前的发展趋势,沧州市地下水位会继续下降,平均年降幅为1.45 m左右。

基于ARIMA-BP模型的北京市平谷区地下水水质双尺度预测

选取区域尺度监测井PG-32和场地尺度监测井PG-45、PG-56中的水质指标为研究对象,采用差分自回归移动平均(ARIMA)模型对Cl-、SO42-和总溶解性固体物质(TDS)浓度进行线性预测,利用反向传播(BP)神经网络模型和等权重法组合ARIMA-BP模型对监测井PG-32中的Cl-、SO42-和TDS指标浓度进行非线性预测.结果表明,线性预测方法更适用于区域尺度下的水质预测;ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BP组合模型对PG-32中水质指标预测的平均相对误差分别为6.11%、6.17%和2.94%,验证了组合模型的优越性;ARIMA-BP模型的预测显示未来区域地下水中Cl-、SO42-浓度变化相对平稳,TDS浓度呈现上升趋势,需引起地下水预警的重视.

基于EMD-LSTM耦合模型的趵突泉岩溶地下水水位预测应用

由于岩溶地下水具有强烈的非线性及非平稳波动特征,水位预测结果容易产生较大误差。针对岩溶地下水水位预测精度较差的问题,提出一种EMD-LSTM耦合模型,首先采用经验模态分解(EMD)将趵突泉岩溶地下水水位分解为5个分量(4个本征模函数项和1个残余项),以此消除水位数据的非平稳波动性;同时构建长短期记忆(LSTM)神经网络模型,并将与地下水水位动态变化密切相关的降水量(表征含水层补给项)和月平均气温值、月最高气温值、月最低气温值、水汽压值(表征含水层排泄项)作为输入项分别对5个分量进行预测,最终将分量预测结果累加获得地下水水位预测值。结果表明:EMD能够显著消除岩溶地下水水位的非平稳波动特征;EMD-LSTM耦合模型可有效提高岩溶地下水水位的预测精度,其均方根误差相比于LSTM神经网络模型、ARIMA模型分别减小了27.86%和59.94%。总体来说,本文所提出的EMD-LSTM耦合模型具有较强的可靠性和稳定性,可为岩溶地下水水位的精确预测提供借鉴。

时间序列分析在低渗透基岩地下水位预测中的应用

为深入掌握低渗透基岩地下水水位波动的宏观和微观特征,需要开展对地下水水位数据的拟合预测研究。以高放废物地质处置北山预选区新场地段低渗透基岩为研究对象,采用二次指数平滑法、ARMA模型和BP神经网络模型对地下水径流路径上的3口深部和3口浅部监测孔水位数据开展研究工作。对于地下水位宏观波动特征的解译,BP神经网络模型拟合精度要高于另外两种模型,且更加适用于具有明显非线性特征的水位序列;ARMA模型和二次指数平滑法模型拟合效果相当,但更适用于预测变化相对平缓的监测水位数据,且对于水位突变特征的拟合ARMA模型要优于二次指数平滑法模型。对于浅部监测孔地下水水位微动态的解译,BP神经网络模型优于二次指数平滑法模型和ARMA模型,预测的地下水位微动态变化周期和振幅基本与实测值一致。

浅谈工业园区的地下水环境影响评价研究及建议

工业园区的建设会对周边环境产生影响,因而在工业园区建设项目实施前需进行环境影响评价,而地下水是环境影响评价工作的重、难点,所以地下水环境影响评价对工业园区的项目建设尤为重要。本文以某工业园区为例,通过开展水文地质调查工作,预测其生产活动及拟建项目对地下水环境的影响,并根据评价结果提出污染防治措施和建议,这对工业园区的规划及建设具有重要意义,对其他园区的建设也具有一定的参考意义。

不同计算方法在喀什平原区地下水埋深预测的对比分析

新疆喀什平原区地下水资源较为丰富,为对比不同计算方法对区域地下水埋深预测的适用性,结合区域内地下水观测井长系列的地下水埋深观测数据,分别结合BP神经网络模型、自回归方法、时间序列方法对其地下水埋深进行预测分析。结果表明:时间序列方法下预测精度最高,预测误差总体低于20%,其次为自回归方法,BP神经网络模型预测精度最低,预测误差均在30%以上,时间序列方法适合于喀什地区地下水埋深预测。

地下水文预测中BP网络的模型结构及算法探讨

本文探讨了人工神经网络中不同BP网络结构和算法在区域地下水文预测中的应用,实例比较了不同层次结构、学习速率、隐层单元数及不同算法等对收敛效果、模拟预报结果的影响。提出了一些BP模型的设计应用技术,即学习速率的取值范围与BP网络层数有一定关系,层数多,稳定区间较小,一般学习速率取值为0 01～0 1。快速BP算法从训练速度,收敛精度等方面均优于普通BP算法,可作为改进BP算法之一。在此基础上根据黄河河套灌区多年的水文、气象和地下水信息,对灌区多年的年地下水埋深变化进行了模拟,预测了河套灌区节水工程实施后未来灌区地下水位下降的趋势,为大型灌区节水工程改造与BP模型在区域地下水文中的应用提供了参考。

北京市平谷平原地下水水位动态统计预测模型

通过分析北京平谷平原水文地质条件、地下水水位动态特征和水位动态的影响因素,分别采用多元线性回归模型、季节分解模型对山前平原和中部平原建模分析,并预测了平谷地下水水位动态。结果表明,在现有条件下山前平原的水位变化不明显,中部平原水位下降较多。

地下水动态预测的探讨

简要介绍地下水数学模型的原理和应用实例,着重介绍在河北省大清河地下水系统的大沙河-磁河冲洪积扇孔隙地下水区,尝试建立地下水埋深变幅预测的统计相关方法和神经网络模型取得的良好效果;同时对地下水预测中的降水补给、边界和初始条件等的处理进行讨论,对数学模型和统计相关模型优缺点进行比较。

灰色自记忆模型及其在新疆和田地下水埋深预测中的应用

运用灰色微分方程与自记忆原理相结合的方法,建立了地下水埋深预测的灰色自记忆模型,并以新疆和田市地下水长期观测井GW9为例进行了埋深模拟和预测。结果表明,该模型具有较高的模拟及预测精度,且简洁实用。

灰色BP神经网络模型在民勤盆地地下水埋深动态预测中的应用

先建立等维新息GM（1,1）模型和BP神经网络模型相耦合的灰色BP神经网络组合模型,再以民勤盆地64、65和84号井为代表,运用此模型模拟和预报石羊河下游民勤盆地的地下水埋深动态。模型精度检验表明,646、5和84号井预测值的平均相对误差分别为0.45%,0.93%,0.62%,均小于1%,符合精度要求。相比GM（1,1）模型,组合模型预测的相对误差整体上较小;相比BP模型,64号井组合模型预测的1998~2001年地下水埋深平均绝对误差从0.32m减少为0.07m,精度显著提高。结果表明：组合模型综合考虑了地下水埋深序列的确定性和不确定性变化,具有更高的预测精度,适合于短期预报。

BP神经网络在渭北旱塬区地下水埋深预测中的应用

地下水埋深变化是地下水动态变化的主要特征之一。本文选取了渭北旱塬区两个具有典型性的观测井点,利用已有的2000年-2010年埋深数据以BP神经网络的方法对地下水埋深进行模拟和预测。结果表明:预测值与实测值拟合较好。故该方法可应用于地下水动态的预测。

渭北旱塬区典型测井地下水埋深的灰色预测研究

地下水埋深变化是地下水系统动态变化最主要的表现形式之一,通过预测地下水埋深分析地下水系统未来演变趋势,对合理开发、持续利用地下水资源有着重要的现实意义。本文选取2000-2010年渭北旱塬区的两个典型监测井的地下水埋深数据,用灰色GM(1,1)理论建立预测模型,并对该监测井的地下水埋深进行短期预测。经检验,该模型具有较高的预测精度,说明采用灰色理论预测渭北旱塬区监测井地下水埋深的方法可行。

时间序列分析在地下水位动态预测中的应用

运用时间序列分析理论,结合SPSS统计分析软件对贺兰县地下水位动态变化进行了模拟和预测。结果表明:研究区地下水位年际变化无明显上升或下降的趋势,这表明研究区地下水补径排条件近年来变化不大。受灌溉和降雨的影响,研究区地下水位变化主要表现为一年的显著周期。将时间序列分析方法应用于地下水位动态预测,可以了解地下水位的变化趋势和周期性。该法计算简单,所需资料较少,短期预测精度较高。但是在实际应用时,数据需要不断及时更新。同时由于没有考虑地下水流系统的动力学机制和未来突变情况,应用时受到了一定限制,还需进一步完善。

FEFLOW软件在地下水动态预测中的应用

在分析大屯中心区地质及水文地质条件的基础上,运用G IS技术确定了研究区范围和定解条件,建立了地下水系统概念模型和数学模型,利用基于有限元原理的FEFLOW软件对模型进行求解,用水文观测井的地下水动态观测资料,对数值模型进行了识别和校验。运用识别后的数值模型对研究区地下水动态进行预测,表明大屯中心区Ⅰ+Ⅱ含地下水属于周期性变化的动态类型,在现状开采下,降水能够以丰补歉,降落漏斗基本稳定。