《表2 小波神经网络水文地质参数计算成果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于小波神经网络的水文地质参数计算与应用分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

预测模型采用MATLAB R2014b软件对小波神经网络进行编写程序，以孔号为2016-4太原组观测孔（太观）放水试验成果为原型进行模型训练，其中以涌水量Q，观测孔到放水孔的距离D以及随时间变化的降深变化为训练模型的输入矩阵，以实际导水系数和释水系数为目标矩阵。然后将训练好的小波神经网络模型对孔号为2017-太观2观测孔导水系数和释水系数进行预测，最大训练次数为9000次，期望误差为0.001。预测结果见表2。小波神经网络求解水文地质参数误差收敛曲线见图6。