混沌优化GMDH网络在地下水水位预测中的应用

"基于混沌优化GMDH网络的灌区地下水水位预测 (2010年)" 本文介绍了一种创新的地下水水位预测方法，即采用混沌优化算法改进的GMDH（Group Method of Data Handling）神经网络。GMDH是一种自组织、自适应的非线性模型，能够处理复杂的输入输出关系，尤其适用于时间序列预测问题。在地下水水位预测中，由于水位受季节性、周期性和随机因素影响，传统的线性模型和统计模型往往难以准确捕捉其动态变化。 混沌优化算法是利用混沌系统的遍历性、随机性和对初始条件的高度敏感性来实现全局搜索的优化策略。在本文中，这一算法被应用于GMDH网络的初始权重的全局搜索，以提高网络结构的稳定速度和预测精度。通过混沌优化，可以避免陷入局部最优，寻找更优的网络配置，从而提升模型的预测能力。 在实例计算中，混沌优化GMDH网络预测模型被用来预测灌区的地下水埋深。结果显示，这种方法能够有效地加速网络结构的收敛速度，同时保持较高的预测精度。这对于地下水管理、防止过度开采以及实现地下水资源的可持续利用具有重要意义。 此外，文章指出，传统的地下水预测方法，如有限差分法、回归分析、时间序列分析、灰色动态模型等，或受限于线性假设，或无法精细描述时序变化，或难以捕捉周期性特征。而混沌优化GMDH网络模型则能够克服这些限制，更好地模拟地下水的动态行为。 混沌优化GMDH网络结合了混沌搜索的全局优化能力和GMDH网络的非线性建模优势，为灌区地下水水位预测提供了一种高效且精确的工具。这种技术的应用有助于提升地下水管理的科学性和准确性，对于水资源管理和环境保护具有深远的影响。