基于自适应神经模糊推理系统的地下水位预测

周维博; 李娜; 刘雷; 董起广

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2014.04.040

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基于自适应神经模糊推理系统的地下水位预测

试验研究

- 基于自适应神经模糊推理系统的地下水位预测
- Groundwater Depth Prediction Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System
- 水土保持通报 2014年33卷第4期页码：138-140
- 作者机构：
  
  长安大学环境科学与工程学院,陕西,西安,710054
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  "十二五"国家科技支撑计划项目"旱区节水型生态灌区关键技术研究与应用"(2011BAD29B01)
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2014.04.040
  中图分类号：
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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周维博, 李娜, 刘雷, 等. 基于自适应神经模糊推理系统的地下水位预测[J]. 水土保持通报, 2014,33(4):138-140.

ZHOU Wei-bo, LI Na, LIU Lei, et al. Groundwater Depth Prediction Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2014, 33(4): 138-140.
周维博, 李娜, 刘雷, 等. 基于自适应神经模糊推理系统的地下水位预测[J]. 水土保持通报, 2014,33(4):138-140. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2014.04.040.

ZHOU Wei-bo, LI Na, LIU Lei, et al. Groundwater Depth Prediction Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2014, 33(4): 138-140. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2014.04.040.

摘要

针对地下水埋深变化影响因素的复杂性、多样性和不确定性

以及影响因子之间复杂的非线性关系

将自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy interference system

ANFIS)应用于地下水埋深预测。利用1993-2010年陕西省泾惠渠灌区的灌溉资料对网络进行训练

构建了基于ANFIS的地下水埋深预测模型

并对其进行了检测。结果表明

利用ANFIS对地下水埋深进行短期预测是切实可行的。

Abstract

According to the complexity

diversity and uncertainty of the influence factors on groundwater depth change

and the complicated nonlinear relation between these factors

the adaptive neuro-fuzzy interference system(ANFIS) was put forward for predicting the groundwater depth. By training the ANFIS according to the irrigation materials of Jinghuiqu irrigation district in Shaanxi Province during 1993-2010

the prediction model for groundwater depth was built based on ANFIS. The results showed that this model had high accuracy to forecast groundwater depth and was suitable for groundwater depth short-term prediction.

关键词

Keywords

references

周维博.人工神经网络理论在井渠结合灌区地下水动态预报中的应用[J].西北水资源与水工程,2003,14(2):5.

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