基于人工神经元网络的地下水资源模拟研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·本文研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外相关领域研究评述 | 第9-11页 |
| ·地下水系统数值模拟研究 | 第9-10页 |
| ·神经网络在地下水评价中的研究 | 第10-11页 |
| ·文主要研究内容及研究特色 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11页 |
| ·本文研究特色 | 第11-13页 |
| 2 人工神经网络简介 | 第13-19页 |
| ·人工神经元网络技术 | 第13-18页 |
| ·人工神经元网络在地下水模型中的应用 | 第18-19页 |
| 3 沣皂河水源地地下水系统 | 第19-24页 |
| ·研究区范围 | 第19页 |
| ·研究区地质、地貌特征 | 第19-20页 |
| ·地貌特征 | 第19页 |
| ·地层特性 | 第19-20页 |
| ·水文地质条件 | 第20-22页 |
| ·气象、水文 | 第20-21页 |
| ·含水岩组埋芷和分布特征 | 第21-22页 |
| ·地下水补、迳、排条件 | 第22页 |
| ·潜水的补、迳、排条件 | 第22页 |
| ·承压水的补、迳、排条件 | 第22页 |
| ·沣皂河水源地地下水动态特征 | 第22-24页 |
| ·概述 | 第22-23页 |
| ·承压水开采漏斗特征 | 第23-24页 |
| 4 地下水资源评价 | 第24-41页 |
| ·计算区确定 | 第24-25页 |
| ·计算区范围 | 第24页 |
| ·计算区范围边界性质及边界位置确定 | 第24页 |
| ·含水层与弱透水层 | 第24-25页 |
| ·源汇项数据确定 | 第25-26页 |
| ·沣河入渗补给 | 第25-26页 |
| ·大气降水入渗补给量的确定 | 第26页 |
| ·农业灌溉入渗补给量的确定 | 第26页 |
| ·上层水的农业灌溉开采量 | 第26页 |
| ·计算区模型的建立 | 第26-29页 |
| ·部分单元 | 第26页 |
| ·初始流场 | 第26-29页 |
| ·基于神经网络的预测模型建立及优化 | 第29-40页 |
| ·确定解决问题的方法 | 第29-30页 |
| ·确定BP神经网络结构 | 第30页 |
| ·学习算法 | 第30-40页 |
| ·模型识别 | 第40-41页 |
| 5 水源地不同开采方案预测 | 第41-49页 |
| ·预测中数据的确定依据 | 第41-42页 |
| ·沣河入渗补给量的预测 | 第41页 |
| ·大气降水入渗补给量的确定 | 第41-42页 |
| ·现状开采条件下的预测 | 第42-46页 |
| ·现状布井条件下合理开采量的计算 | 第46-49页 |
| 6 结论 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-52页 |
