基于人工神经网络的喀斯特地区水资源承载力综合评价——以贵州省为例

基于人工神经网络的喀斯特地区水资源承载力综合评价——以贵州省为例

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郑长统, 梁虹. 基于人工神经网络的喀斯特地区水资源承载力综合评价——以贵州省为例[J]. 中国岩溶, 2010, (2): 170-175. doi: 10.3969/j.issn.1001-4810.2010.02.011

引用本文:

郑长统, 梁虹. 基于人工神经网络的喀斯特地区水资源承载力综合评价——以贵州省为例[J]. 中国岩溶, 2010, (2): 170-175. doi: 10.3969/j.issn.1001-4810.2010.02.011

Comprehensive evaluation on carrying capacity of water resources based on the artificial neural network- A case study in Guizhou Province[J]. Carsologica Sinica, 2010, (2): 170-175. doi: 10.3969/j.issn.1001-4810.2010.02.011

Citation:

Comprehensive evaluation on carrying capacity of water resources based on the artificial neural network- A case study in Guizhou Province[J]. Carsologica Sinica, 2010, (2): 170-175. doi: 10.3969/j.issn.1001-4810.2010.02.011

基于人工神经网络的喀斯特地区水资源承载力综合评价——以贵州省为例

郑长统,
梁虹

贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州,贵阳,550001

贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州,贵阳,550001

基金项目:
贵州省科学技术基金

贵州省优秀科技教育人才省长专项资金项目[黔科教办(2004)04

详细信息

中图分类号: TV211.1+2 TP183

刊出日期: 2010-04-25

Comprehensive evaluation on carrying capacity of water resources based on the artificial neural network- A case study in Guizhou Province

Publish Date: 25 April 2010

摘要: 运用BP网络对贵州喀斯特地区水资源承载力进行综合评价,并与灰色关联投影法评价结果进行对比.结果表明,两种方法的评价结果整体差别不大,但安顺市和铜仁地区的承载力差别很大.神经网络法所得结果,铜仁地区水资源开发利用潜力最大,而安顺市则很小,仅高于贵阳市;但灰色关联投影法所得结果,铜仁地区的水资源承载力却比安顺市低很多.通过与前人研究结果比较, BP网络的评价结果更加符合实际情况.应用Kohonen网络进行分析,结果表明水资源总量和经济发展水平是影响贵州各地区水资源承载力的主要因素;此外,人口对遵义市的水资源承载力也有较大的影响,铜仁和毕节地区受喀斯特的影响较其他地区显著.
- 水资源承载力 /
- 喀斯特地区 /
- BP网络 /
- Kohonen网络

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