论文简介：

：本文探讨了人工神经网络中不同BP网络结构和算法在区域地下水文预测中的应用，实例比较了不同层次结构、学习速率、隐层单元数及不同算法等对收敛效果、模拟预报结果的影响。提出了一些BP模型的设计应用技术，即学习速率的取值范围与BP网络层数有一定关系，层数多，稳定区间较小，一般学习速率取值为0.01～0.1。快速BP算法从训练速度，收敛精度等方面均优于普通BP算法，可作为改进BP算法之一。在此基础上根据黄河河套灌区多年的水文、气象和地下水信息，对灌区多年的年地下水埋深变化进行了模拟，预测了河套灌区节水工程实施后未来灌区地下水位下降的趋势，为大型灌区节水工程改造与BP模型在区域地下水文中的应用提供了参考。



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