典型文献
基于BP神经网络替代模型的地下水污染随机模拟
文献摘要：
为分析水文地质参数的不确定性对地下水数值模拟模型输出结果的影响,针对假想算例进行研究.首先建立地下水数值模拟模型.运用灵敏度分析法筛选出对模拟模型输出结果影响较大的参数作为随机变量,为减少反复调用模拟模型产生的计算负荷,分别采用克里格法和BP神经网络方法建立模拟模型的替代模型并比较二者的精度,并选择精度较高的BP神经网络替代模型进行蒙特卡罗模拟.其中,采用BP神经网络方法建立替代模型时,使用三分法算法快速地确定了使替代模型误差最小的隐含层节点数.最后,对随机模拟的结果进行统计分析与区间估计,评价了地下水污染风险.结果表明:在置信水平为90％时,三口观测井浓度的置信区间分别为367.48～415.67、205.12～230.33、118.85～132.82 mg/L.结合风险评估,计算出研究区内一号/二号/三号观测井地下水遭受污染的风险分别为0.66、0.60、0.58,籍此为地下水污染防治提供科学依据.
文献关键词：
地下水污染随机模拟;不确定性分析;替代模型;隐含层节点数;风险评估
中图分类号：
作者姓名：
葛渊博;卢文喜;王梓博;王涵;常振波
作者机构：
吉林大学地下水与资源环境教育部重点实验室,长春 130012;吉林大学新能源与环境学院,长春 130012
文献出处：
引用格式：
[1]葛渊博;卢文喜;王梓博;王涵;常振波-.基于BP神经网络替代模型的地下水污染随机模拟)[J].中国农村水利水电,2022(03):107-113,119
A类：
地下水污染随机模拟
B类：
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AB值：
0.261856
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