人工神经网络在地下水质量评价中的应用.pdf

人工神经网络(ANN)在地下水质量评价中的应用已经成为一种有效的数据建模方法，特别是在地质矿产和能源领域的研究中。这种技术受到了广泛关注，特别是在2016年韩国人机围棋大赛中，人工智能“AlphaGo”战胜了世界冠军李世石，展示了人工神经网络的强大能力。 人工神经网络的构造原理是模仿人脑神经网络的工作机制，它能够进行分布式并行处理，通过调整网络内部节点间的连接权重来处理信息。神经网络通常包括三个主要阶段：模型构建、训练和仿真。模型构建阶段，依据数据特性设计合适的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层负责复杂的信息处理，而输出层则提供最终的结果。神经元作为基本计算单元，通过阈值和激活函数将信息传递给下一层。 在地下水质量评价中，通常选择一系列关键指标作为输入因子，例如总硬度、溶解性总固体、硫酸盐和氯化物等。这些指标被用来构建多层前馈神经网络，如BP(Backpropagation)网络。BP网络是一种广泛使用的训练算法，通过反向传播误差来调整权重，以最小化输出与期望值之间的误差。 模型训练阶段，使用已知的输入-输出数据对网络进行训练，通过迭代优化权重，使得网络预测结果逐渐接近实际的输出。训练样本的质量和数量直接影响模型的性能，越多且有规律的样本能带来更精确的仿真结果。 在本文中，作者使用Matlab软件建立了包含21个输入神经元（对应21项评价因子）、5个隐藏层神经元和5个输出神经元（对应5个地下水质量类别）的3层BP神经网络模型。数据预处理采用了归一化方法，通过premnmx函数进行。模型训练阶段，根据地下水质量标准生成了大量的随机样本数据进行训练，以确定网络的内部参数。训练过程持续到满足设定的输出误差阈值或达到一定的训练步数。 模型仿真阶段，使用实际的地下水样品数据，如石渠县包虫病区打井工程的50口井的数据，进行模型测试。结果显示，所有井的地下水质量均被评为Ⅰ类，与传统的综合评价评分法结果一致，验证了神经网络模型在地下水质量评价中的准确性和实用性。 总结来说，人工神经网络在地下水质量评价中的应用展现了其在数据建模上的灵活性和通用性。通过合理构建模型、选择相关性强的输入数据以及充分的训练，可以有效地评估地下水的质量，并可用于其他类似工程和问题的研究。然而，值得注意的是，样本数据的全面性和代表性对于模型的准确性至关重要，如果样本数据局限，可能会影响仿真结果的可靠性。因此，在实际应用中，确保样本数据的广泛性和多样性是关键。