本文選題：地下水埋深 + 磴口縣��； 參考：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2017年12期

【摘要】：以西北干旱典型縣域磴口縣為研究區(qū),基于增量學(xué)習(xí)的改進(jìn)隱馬爾可夫預(yù)測(cè)模型(IL-HMMs),對(duì)區(qū)域地下水埋深進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究。為檢驗(yàn)IL-HMMs模型預(yù)測(cè)效果,將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與2013年長(zhǎng)觀井的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較;同時(shí)為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膬?yōu)劣性,與未經(jīng)增量學(xué)習(xí)的隱馬爾可夫模型(HMMs)、加權(quán)馬爾可夫鏈(WMCP)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP neural network,BPNN)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明:與其他幾種預(yù)測(cè)模型相比,IL-HMMs模型預(yù)測(cè)精度顯著提高,誤差更小,有較好的魯棒性。并使用IL-HMMs模型對(duì)2018年地下水埋深進(jìn)行了預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果表明,2018年地下水年平均埋深略有增加、局部區(qū)域地下水埋深增量加劇�；贗L-HMMs模型的地下水埋深預(yù)測(cè)具有很好穩(wěn)定性的同時(shí)對(duì)新數(shù)據(jù)加入又有很好的魯棒性,可為地下水埋深動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)提供思路與方法補(bǔ)充,為區(qū)域地下水資源開發(fā)利用和保護(hù)提供重要依據(jù)。
[Abstract]:Taking Dengkou County, a typical arid county in Northwest China, as the research area, an improved hidden Markov prediction model based on incremental learning was used to predict the groundwater depth in the region. In order to test the prediction effect of IL-HMMs model, the prediction results of the model are compared with the measured data in 2013, and the advantages and disadvantages of the model are also tested. The prediction results are compared with those of the hidden Markov model (HMMsN), the weighted Markov chain (neural) and the BP neural network (BP neural network). The results show that the prediction accuracy of IL-HMMs model is significantly higher than that of other prediction models, the error is smaller, and the prediction model has better robustness. The IL-HMMs model is used to predict the groundwater depth in 2018. The results show that the average groundwater depth increases slightly in 2018 and the increment of groundwater depth in local area is increased. The prediction of groundwater depth based on IL-HMMs model has good stability and robustness to the new data, which can be used to provide ideas and methods for dynamic prediction of groundwater depth. It provides an important basis for the development, utilization and protection of regional groundwater resources.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;佛羅里達(dá)大學(xué)地理系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371189) “十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAD16B00)
【分類號(hào)】：P641

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本文編號(hào)：1840395