基于人工神经网络理论的区域水—土（盐）环境预测研究-中国博士学位论文全文数据库

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基于人工神经网络理论的区域水—土（盐）环境预测研究

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【英文题名】	Research on the Forecast of Regional Soil-Water (Salt) Environment Based on Artificial Neural Networks Theory
【作者】	屈忠义;
【导师】	陈亚新; 史海滨;
【学位授予单位】	内蒙古农业大学;
【学科专业名称】	农业水土工程
【学位年度】	2003
【论文级别】	博士
【网络出版投稿人】	内蒙古农业大学
【网络出版投稿时间】	2003-07-18
【关键词】	人工神经网络; 区域水-土（盐）环境; 预测; 河套灌区; 节水灌溉; 冻土; 神经Kiging;
【英文关键词】	Artificial neural networks; Regional soil-water(salt) environment; Forecast; Hetao Irrigation District; Water-saving irrigation; Freezing soil; Neural Kriging;
【中文摘要】	为了满足国家大型灌区节水工程改造规划设计和水环境评价目标的需要，本文以人工智能技术中的重要分支—人工神经网络理论中的BP、RBF模型为主要建模工具，对人工神经网络模型应用于水-土环境预测的可行性与科学性进行了分析与论证。以内蒙古河套灌区两个不同尺度下的试验区(解放闸灌域和沙壕渠试区)为研究对象，系统全面地将人工神经网络技术应用于区域水-土(盐)环境预测与评估。对人工神经网络技术在水-土环境预测中的应用进行了实践与探索。对河套灌区节水工程改造后作物生长季(非冻季)与非生长季(冻融季)的地下水位、水质和土壤水盐变化状况进行了代表性的模拟与预测研究。将人工神经网络中的径向基函数法(RBF)作为不同预测方法进行了对比与检验，为河套灌区节水工程的规划设计和灌区现代化管理决策提供了参考依据。论文取得了以下主要成果：通过不同BP网络结构和算法在区域地下水文预测中的实例研究，重点比较了不同层次结构、隐层单元数、学习速率、训练收敛误差等4个基本要素及不同算法、不同样本容量等对模型收敛效果、模拟、检验与预报结果的具体影响。提出了一些有关BP模型设计中的主要参数(隐含层数、隐层单...
【英文摘要】	To meet the need of water environment evaluation and management decision for planning and design in the water saving reconstruction project of large-scale irrigation district, this dissertation based on BP model and RBF model of artificial neural networks theory, which is important branch of artificial intelligence technology, to build the forecast models of regional soil-water (salt) environment. The reasonability and feasibility of ANN models which are applied in the predication of regional wat...

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