论文研究地下水位预测基于人工神经网络：以越南芹T市特拉诺克工业区为例

简介：
该研究的主要目标是基于人工神经网络（ANN）预测越南芹T市Tra Noc工业区不同影响因素下的地下水位变化（GWL），并以此为例分析地下水资源的开发动态。通过评估地下水资源的开发情况、利用现状及空间分布特征，可以系统性地进行地下水位变化趋势的预测与分析。研究过程中，构建并训练人工神经网络模型，包括设置初始参数、调整学习因子等关键步骤，并通过反复校准和验证确保模型具有较高的适用性和可靠性。在此基础上，运用优化后的模型对不同时间点的地下水位进行预测。结果表明，在2000年至2015年间，研究区的地下水位呈现显著下降趋势，尤其是中上更新世（qp2-3）及上更新世（qp3）时期的变化最为明显。这一现象的根本原因是工业活动导致水资源过度开采以满足生产需求。针对此问题，越南芹T市人民委员会于2012年正式发布相关政策文件并严格执行，从而有效遏制了资源的过度开发和利用。经过校准优化的人工神经网络模型已充分验证其预测能力，并可灵活应用于考虑多种影响因素下的地下水位变化分析。研究结果不仅有助于提高对该区域地下水资源管理的认识，也为湄公河三角洲地区（特别是城市密集区如芹市）制定科学的水资源管理政策提供了重要依据和参考。”