基于BP神经网络的岩溶水库渗漏评估——以贵州林歹迎燕水库为例

岩溶地区修建水库的渗漏问题是水库能否正常运行的瓶颈。岩溶区水库渗漏的影响因素复杂繁多,难以用具体的数学模型建立各参数之间的非线性关系,以定量评估水库的渗漏量。以贵州岩溶地区林歹迎燕水库为例,通过收集57个同类水库渗漏实例,在详细分析库区水文地质条件的基础上,构建了BP神经网络模型,利用其反向传递并自我修正误差的功能优势,定量预测评估迎燕水库的渗漏量。结果表明:迎燕水库的渗漏量约为0.003m3/s,与库区实际监测结果基本一致,表明BP神经网络模型可以有效地应用于岩溶地区水库渗漏量的评估,可为岩溶水库渗漏评价提供一种新思路,对我国岩溶地区水库修建的选址以及对邻近矿区地下开采的影响评估具有重要的参考价值。