TY -的A2 -李,Qiangyi盟——张,小牛AU - Chen Shuzhao盟——张Zhouai盟——朱,欧文PY - 2022 DA - 2022/05/27 TI -遗传算法在多媒体动态预测地下水露天矿SP - 8556103六世- 2022 AB -本研究针对地下水位之间的非线性映射关系及其影响因素。通过matlab7平台的设计和计算过程,以监测井分布在一个露天矿区为例,短期预测研究区域的地下水动态进行了利用BP神经网络模型和基于遗传算法的BP神经网络模型。根均方误差(RMSE),平均绝对率和错误(日军)和Nash-Sutcliffe效率系数,使用(研究),结果与BP神经网络相比,逐步回归模型。从比较分析的结果,遗传算法优化的BP神经网络模型训练阶段和测试阶段,RMSE 0.25和0.36,日军为6.7和8.13%,分别分析了无是0.87和0.72。遗传算法优化的BP神经网络模型明显优于BP神经网络模型,它是一个理想的短期地下水位预测模型。这个模型可以提供一个预测地下水动态预测方法,具有良好的应用前景。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/8556103 - 10.1155 / 2022/8556103摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER