RBF与Elman网络在地下水水质预测中的应用分析

"这篇文章是关于在露天矿区地下水水质评价与预测中应用RBF(径向基函数网络)和Elman神经网络模型的研究。作者通过构建这两种网络模型，并使用归一化后的标准矩阵作为训练样本，借助Matlab软件进行训练，以此来评估和预测阜新海洲露天煤矿区的地下水质量。研究结果显示，RBF和Elman网络的预测结果基本一致，都能有效地反映地下水水质的变化。矿区的地下水污染程度较重，总体达到Ⅳ-Ⅴ类水质标准，主要的污染因素是无机盐类。随着时间的推移，该地区的地下水污染问题预计会进一步恶化。文章的关键词包括人工神经网络、地下水水质评价和水质指标。" 本文详细探讨了利用先进的人工神经网络技术——RBF和Elman网络，在地下水环境监测领域的应用。RBF网络是一种常用的前馈神经网络，以其快速收敛和高精度预测能力而闻名，适合处理非线性问题。Elman网络则是一种递归型神经网络，它引入了内部状态变量，能够处理时间序列数据，对于地下水这种具有时间依赖性的系统特别适用。 在实际操作中，研究人员首先对数据进行了预处理，包括归一化处理，将原始数据转化为标准矩阵，以便更好地输入到神经网络模型中。然后，他们使用Matlab软件进行模型训练，这是因为Matlab提供了丰富的神经网络工具箱，可以方便地实现网络结构的建立、训练和优化。 通过对阜新海洲露天煤矿区地下水的水质进行预测，研究发现RBF和Elman网络在预测结果上表现出高度一致性，这表明这两种模型在水质预测方面都有较高的可靠性和准确性。同时，这些模型揭示了该地区地下水的严峻污染状况，水质总体处于较差水平，主要由无机盐类污染引起。这可能与煤矿开采活动导致的地质环境变化和地下水系统的干扰有关。 此外，预测结果显示，随着年份的增加，地下水的污染程度预计会加剧。这一结论对于矿区的环境管理和长期规划具有重要意义，因为它提示了必须采取有效的环境保护措施，以防止污染的进一步扩散，并及时治理已有的污染问题。 这项研究展示了RBF和Elman网络在地下水质量预测方面的潜力，为环境科学家和工程师提供了一种有力的工具，有助于更准确地评估和预测采矿活动对地下水环境的影响。同时，这也提醒我们，对于类似露天矿区的地下水管理，应持续关注水质变化，并采取适当的污染控制策略。