基于混合模型的地下水埋深時空預測方法研究

基于混合模型的地下水埋深時空預測方法研究基于混合模型的地下水埋深時空預測方法研究

【摘要】

地下水埋深是地下水資源開發(fā)和利用的重要參數(shù)之一，準確預測地下水埋深在農田灌溉、城市供水和生態(tài)環(huán)境保護等領域具有重要意義。本文通過分析地下水埋深的影響因素及其時空變化規(guī)律，提出了一種基于混合模型的地下水埋深時空預測方法。該方法結合了ARMA時間序列模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，充分利用了二者的優(yōu)點，提高了地下水埋深預測精度。通過對某地區(qū)歷史地下水埋深數(shù)據(jù)進行實證分析，結果表明該方法預測結果接近實際觀測值，具有良好的預測精度和穩(wěn)定性。

【關鍵詞】地下水埋深；時空預測；混合模型；ARMA；BP神經(jīng)網(wǎng)絡

一、引言

地下水作為重要的水資源，對于維持人類社會的正常生活和經(jīng)濟發(fā)展起著至關重要的作用。地下水的埋深是地下水資源開發(fā)和利用的關鍵參數(shù)之一，準確預測地下水埋深對于農田灌溉、城市供水和生態(tài)環(huán)境保護等領域具有重要意義。因此，開展地下水埋深的時空預測研究對于合理規(guī)劃和科學利用地下水資源具有重要作用。

目前，地下水埋深的預測方法主要包括統(tǒng)計分析、時間序列模型和機器學習模型等。然而，由于地下水埋深受到多個影響因素的綜合作用，其時空變化規(guī)律復雜且非線性，單一模型往往難以滿足精確預測的需求。因此，本文提出了一種基于混合模型的地下水埋深時空預測方法，旨在提高預測精度和穩(wěn)定性。

二、地下水埋深的影響因素及時空變化規(guī)律

地下水埋深受到多個影響因素的綜合作用，包括降水量、蒸發(fā)量、氣溫、土壤類型、地形地貌等。這些影響因素的時空變化規(guī)律對地下水埋深產生不同程度的影響。例如，降水量的時空分布對地下水補給有著明顯的影響，而土壤類型則會影響水分滲透和蓄積能力，從而改變地下水埋深的分布情況。

三、基于混合模型的地下水埋深時空預測方法

本文將ARMA時間序列模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型相結合，提出了一種基于混合模型的地下水埋深時空預測方法。具體步驟如下：

1.數(shù)據(jù)預處理：對地下水埋深數(shù)據(jù)進行去噪和平滑處理，剔除異常值和噪聲干擾，以減小數(shù)據(jù)波動對預測結果的影響。

2.ARMA模型建立：根據(jù)歷史地下水埋深數(shù)據(jù)，利用自相關和偏自相關函數(shù)的分析方法，確定ARMA模型的階數(shù)。

3.BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立：將歷史地下水埋深數(shù)據(jù)作為輸入和輸出，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練和擬合，得到地下水埋深與影響因素之間的非線性關系。

4.混合模型構建：結合ARMA模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測結果，利用加權平均法或貝葉斯推理方法得到最終的地下水埋深預測結果。

四、實證分析

以某地區(qū)歷史地下水埋深數(shù)據(jù)為例，對該地下水埋深的時空預測方法進行了實證分析。結果顯示，利用本文提出的基于混合模型的地下水埋深預測方法能夠較好地擬合歷史觀測值，并具有較高的預測精度和穩(wěn)定性。

五、結論

本文提出了一種基于混合模型的地下水埋深時空預測方法，通過結合ARMA時間序列模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，充分利用了二者的優(yōu)點，提高了地下水埋深的預測精度。實證結果表明該方法能夠較好地擬合歷史觀測值，并具有較高的預測精度和穩(wěn)定性。未來的研究可以進一步優(yōu)化模型算法和增加預測因子，以提高地下水埋深預測的準確度和實用性綜上所述，本文提出的基于混合模型的地下水埋深時空預測方法是一種有效的預測方法。通過結合ARMA時間序列模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，該方法能夠充分利用它們各自的優(yōu)點，提高地下水埋深的預測精度。實證分析結果顯示，該方法能夠較好地擬合歷史觀測值，并具有較高的預測精度和穩(wěn)定性。未來的