基于BP神经网络的黄河口海水入侵程度评价研究

doi:10.3976/j.issn.1002-4026.2014.02.001

J4 ›› 2014, Vol. 27 ›› Issue (2): 1-7.doi: 10.3976/j.issn.1002-4026.2014.02.001

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基于BP神经网络的黄河口海水入侵程度评价研究

李连伟¹，刘展¹，胡利民²，王振杰¹

1.中国石油大学（华东）地球科学与技术学院，山东青岛 266580； 2.国家海洋局第一海洋研究所，山东青岛 266061

收稿日期:2013-10-24 出版日期:2014-04-20 发布日期:2014-04-20
作者简介:李连伟（1978-），男，讲师，博士研究生，研究方向为地理信息系统应用和系统设计开发。Email：lilianwei78@163.com
基金资助:
中央高校基本科研业务费专项资金（13CX06012A）；海洋公益性行业科研专项经费（200805063）

BP neural network based seawater intrusion degree evaluation for Yellow River mouth

LI Lian-Wei¹, LIU Zhan¹, HU Li-Min², WANG Zhen-Jie¹

1. School of Geoscience and Technology, China University of Petroleum, Qingdao 266580, China; 2. First Institute of Oceanography, State Oceanic Administration, Qingdao 266061, China

Received:2013-10-24 Online:2014-04-20 Published:2014-04-20

摘要/Abstract

摘要：

基于BP神经网络，以Cl-、矿化度、电导率和地下水位为黄河口区域海水入侵评价指标，建立了具有8个隐含层节点、3层网络的海水入侵程度评价模型。应用海水入侵程度评价指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本，对BP神经网络进行训练和检验，并对黄河口区域的海水入侵程度进行评价。结果表明，BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出一致，黄河口区域海水入侵程度比较严重。

关键词: BP神经网络, 海水入侵, 黄河口, 评价

Abstract:

We established a BP neural network based seawater intrusion degree evaluation model, which included 8 crypticlayer nodes and 3 layers. We trained and tested the neural network with the rank assessment criteria of seawater intrusion degree assessment index as the training and test samples.We further evaluated seawater intrusion degree for Yellow River Mouth. Results show that the simulation result of BP neural network is consistent with the expected result. Seawater intrusion degree at Yellow River Mouth is more serious.

Key words: BP neural network, seawater intrusion, Yellow River Mouth, evaluation

中图分类号:

TP183

李连伟，刘展，胡利民，王振杰. 基于BP神经网络的黄河口海水入侵程度评价研究[J]. J4, 2014, 27(2): 1-7.

LI Lian-Wei, LIU Zhan, HU Li-Min, WANG Zhen-Jie. BP neural network based seawater intrusion degree evaluation for Yellow River mouth[J]. J4, 2014, 27(2): 1-7.

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基于BP神经网络的黄河口海水入侵程度评价研究

BP neural network based seawater intrusion degree evaluation for Yellow River mouth

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