新疆和田地区地下水水质评价：BP神经网络模型的应用

【资源摘要信息】: "基于改进BP神经网络的地下水水质评价——以新疆和田地区为例 (2004年)" 本文主要探讨了如何利用改进的BP神经网络模型进行地下水水质评价，具体以新疆和田地区作为研究案例。首先，文章介绍了人工神经网络的基本原理，特别是BP（Backpropagation）神经网络的机制。BP网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、至少一个隐藏层和输出层构成，神经元之间通过连接权重互相连接，但同一层的神经元间无直接联系。 在BP网络模型的学习过程中，信息从输入层经过隐藏层到达输出层，通过正向传播完成；当预测输出与实际输出存在误差时，误差则通过反向传播从输出层回传到输入层，调整权重以减少误差。这一过程不断迭代，直至网络的输出误差达到可接受的阈值。 地下水水质评价是评估地下水资源的重要环节，它基于地下水的化学成分和特定的水质标准，以分析水质状况及其空间和时间变化。传统方法如模糊综合评判法在处理地下水评价时，涉及复杂的效用函数设计、人为指定评价指标权重等步骤，可能存在主观性。 文章对比了使用BP神经网络模型与传统的模糊综合评判法对新疆和田地区地下水水质的评价结果。结果显示，BP网络模型在计算上更为简便，同时具备较高的计算精度。这表明，神经网络模型可以有效地应用于地下水水质评价，且能减少人为因素的影响，提高评价的客观性和准确性。 通过BP网络，可以自动学习和调整权重，适应复杂的数据关系，尤其适用于处理具有非线性关系和模糊性的地下水水质评价问题。这种方法对于理解和田地区地下水质量的现状，以及指导地下水的合理开发、管理和保护具有重要意义，也为其他类似地区的地下水评价提供了新的技术手段。 关键词：人工神经网络，BP网络，地下水，水质评价，新疆和田 中图分类号：X824 文献标识码：A 文章编号：1671-9387(2004)11-0129-04 本文提出的改进BP神经网络模型在地下水水质评价中展示了其优越性，不仅简化了计算过程，还提升了评价的精确度，为地下水资源管理提供了更加科学的决策支持。