《表2 改进的随机进化算法结果》

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《基于小波神经网络替代模型的抽水井涌水量计算方法》

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在得到改进的随机进化算法矩阵后，根据对应的区间编号，对这4个参数在可行范围内抽样100次，其中前30次抽样结果见表2。将抽样结果作为输入数据代入到地下水数值模型中进行计算，以观测井实际水位与数值模拟计算水位误差平方和最小为目标，反复试算，得到抽水井1、2的抽水流量。统计100次试验计算结果，得到井1、2的抽水流量的频率分布图和累计频率分布见图6。对井1而言，其100次抽水流量的平均值为840m3/d；对井2而言，其100次抽水流量的平均值为1 118m3/d。由图6(a）算得井1抽水流量统计直方图偏度系数为0.081，呈现出“正偏”分布的特征，计算峰度值为-0.814，分布曲线形状较正态分布呈\"矮胖型\"说明井抽水量相对较为分散。由图6(b）算得井2抽水流量统计直方图偏度系数为0.036，井2抽水流量基本呈现对称分布，峰度系数为-0.890，表明在多数情况下井2抽水量相对正态分布较为分散，有“肥尾”出现。