BP神经网络在地面沉降预测中的应用 地面沉降是多种自然和人为因素共同作用的结果。各种要素发生作用的时空序列、影响强度和方向以及它们之间的关系处于不断变化之中，同时各因素的变化及其影响并不是单方面的，各变量之间相互形成制约关系，这使得地面沉降过程极具复杂性。因此，要求预测模型能以在现有资料、信息基础，准确反映研究区的自然背景条件、地下水开采行为与地面沉降过程之间的复杂联系，并能识别和适应不同影响因素随时间发生的改变。BP神经网络作为一个非线性系统，可用于逼近非线性映射关系，也可用于逼近一个极为复杂的函数关系，是解释和模拟地面沉降等高度复杂的非线性动力学系统问题的一种较好的方法。8.4.1.1 训练样本的确定根据第4章的分析，影响研究区域地面沉降过程的变量包含着复杂的自然和人为因素，超采深层地下水是造成研究区1986年以后地面沉降的主要原因，深层地下水的开采量和沉降监测点附近的各含水层组水位均与地面沉降有着很好的相关性。本区第四系浅层地下水系统(第Ⅰ含水层组)除河漫滩地段，一般为TDS都高于2g/L的咸水，因此工农业用途较少，水位一般保持天然状态，在本次模型研究中不予考虑。由于区内各地面沉降监测点的地面高程每年测量一次，为了保持与地面沉降。
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