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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明涉及水文地质数据处理技术领域，公开了一种基于人工神经网络的动区‑不动区传输模型参数智能拟合方法，包括以下步骤：S1采集水文地质原始数据，并对原始数据范围进行设置；S2确立动区‑不动区模型函数：利用动区‑不动区模型结构，采用拉普拉斯空间数值解析方法建立动区‑不动区模型Matlab函数；S3利用Matlab函数对输入参数生成对应的突破曲线，并将生成的BTC数据进行处理，形成待训练数据。本发明不仅解决了传统方法中存在的效率和资源消耗问题，还提高了拟合的准确性和自动化水平，为水文地质领域提供了一种新的、高效的解决方案。
主权项：1.一种基于人工神经网络的动区-不动区传输模型参数智能拟合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1采集水文地质原始数据，并对原始数据范围进行设置；S2确立动区-不动区模型函数：利用动区-不动区模型结构，采用拉普拉斯空间数值解析方法建立动区-不动区模型Matlab函数；S3利用Matlab函数对输入参数生成对应的突破曲线，并将生成的BTC数据进行处理，形成待训练数据：S4构建神经网络模型：构建ANN神经网络模型，其中ANN神经网络模型包括，输入层、隐藏层和输出层，输入层输入的是处理后的BTC数据，各隐藏层的用于对处理后的BTC数据进行计算处理，输出层输出预测的参数值；S5对神经网络数据集进行预处理：将生成的待训练数据进行标准化处理，标准化处理后将其划分为训练集和验证集；S6利用神经网络模型进行训练：将训练集内容输入ANN神经网络模型进行训练学习；S7神经网络数据集训练验证：利用验证集数据对训练集训练内容进行验证；所述Matlab函数包括： ； ；其中，为溶质浓度，为流动区的弥散系数，为动区-不动区之间的质量传递系数，为流动区的流速，为流动区的体积分数，为非流动区的体积分数，为溶质在动区和不动区之间传输的复合效应的调整因子，为拉普拉斯变量，为给定的需要进行求解的横向坐标值，为初始浓度值，表示指数预算符号。
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百度查询： 河海大学 一种基于人工神经网络的动区-不动区传输模型参数智能拟合方法
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