10.3969/j.issn.1007-4929.2018.12.018
基于EEMD与Elman网络的灌区地下水埋深预测模型
地下水埋深预测对于灌区农业生产、水土资源合理利用和生态环境保护等具有重要指导价值与作用.地下水埋深是一个受多种因素影响的多层次复杂系统,其演变具有不确定性、随机性、模糊性和非平稳性.基于EEMD较强的处理非线性问题能力和Elman网络具有适应时变和动态记忆的优点,构建了基于EEMD与Elman神经网络的地下水预测耦合模型,并将其应用于人民胜利渠灌区地下水埋深预测中.研究结果表明:基于EEMD和Elman神经网络耦合模型预测结果的最大相对误差为2.91％,最小相对误差为0.04％,预测合格率为100％,该耦合模型对人民胜利渠灌区地下水埋深的预测精度要高于单一的Elman模型和BP模型.另外,该模型在某种程度上可揭示灌区地下水时间序列的演变机制与影响因素,且计算简单、思路清晰,为地下水埋深预测提供了一种新的途径.
EEMD、Elman网络、地下水埋深、预测、人民胜利渠灌区
P641.74(水文地质学与工程地质学)
国家自然科学基金项目U1304511;河南省国际科技合作项目152102410052
2019-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
86-91
