典型文献
基于宽度学习的地下水水位预测研究
文献摘要：
地下水作为水资源的重要组成部分,过度开采将导致水资源紧缺,甚至可能诱发泥石流、滑坡等地质灾害,及时掌握地下水位及其变化趋势就显得十分重要.针对当前研究中地下水位预测准确度不高且预测时间过长的缺陷,借助宽度学习算法构建了基于宽度学习的地下水水位预测模型,并利用矩阵随机近似奇异值分解对模型进行优化建立了 SVDBL模型,并通过济源市地下水位历史数据对模型进行验证.结果表明,SVDBL模型的预测准确率为92.12％,且具有较强的在线训练能力;也表明将该模型用于地下水水位预测是可行的.
文献关键词：
地下水;水位预测;宽度学习;矩阵随机近似奇异值分解;预测模型;预测精度
中图分类号：
作者姓名：
曹宁;徐根祺;张佳绮;郑钰奇;熊攀
作者机构：
西安交通工程学院土木工程学院,陕西 西安 710300;西安交通工程学院机械与电气工程学院,陕西 西安 710300
文献出处：
引用格式：
[1]曹宁;徐根祺;张佳绮;郑钰奇;熊攀-.基于宽度学习的地下水水位预测研究)[J].水力发电,2022(12):28-32
A类：
矩阵随机近似奇异值分解,SVDBL
B类：
宽度学习,地下水水位,预测研究,资源紧缺,泥石流,滑坡,地质灾害,地下水位预测,预测准确度,济源市,历史数据,预测准确率,在线训练
AB值：
0.161998
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