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总第276期 计算机与数字工程 V01.40No.10 2012年第10期 ComputerDigitalEngineering 40 基于BP神经网络的矿山地下水位预测研究‘ 卓中文王山东杨松 (河海大学地球科学与工程学院南京210098) 摘要采用BP神经网络技术,将矿区的降雨量、排水量及前期水位三个因素作为输人层,矿山地下水位作为输出层,建立矿山地下 水位预测模型。文章详细介绍了BP神经网络实现矿山地下水位预测的基本算法,将研究区矿山的长期观测孔实测水位作为实验数据并作 出误差分析。最终成果能够达到矿山地下水位预测目的,并为分析地下水降落漏斗趋势提供有力依据。 关键词BP神经网络;地下水位预测;数据归一化 中图分类号TP391 ofPredictionof GroundwaterLevelBasedon Study Mining BPNeuralNetwork ZHUO WANG YANG ZhongwenShandong Song Earth (Schoolof Sciencesand University,Nanjing210098) Engineering,Hohai ofthe ofmine Ievelisset theBPneuralnetwork thethreefactors AbstractThemodel predictiongroundwaterupadopt technology,use the as the ofthe and levelof areaasthe welluse levelas rainfall,displacementpre--water mining inputlayer,as mininggroundwateroutput describesthebasic ofhowtouseBPneuralnetworkrealize of level,themeasured layer.Thispaper algorithm predictionmininggroundwater observationwellsintheminethe areaasthe dataandtomaketheerror li— waterleveIofthe of long—term study experimental analysis.The naloutcomecanbeachievedthe of level,and a basisto thetrendof purposepredictmininggroundwaterprovidesstrong analyze groundwater cone. depression neural of level,datanormalization Word$BPnetwork。predictiongroundwater Key ClassNumberTP391 研究区矿山经过几年的开采,现已形成长620m、宽550m、 1 引言

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