BP神经网络与 Modflow的预测结果对比

根据训练好的BP神经网络模型，对区内6个点2005～2015年的年沉降量进行预测(图8.36)。从图8.36中可以看出，随着开采量的减小，水位的上升，各点的年沉降量逐渐减小，变化趋势也基本一致。预测到2015年，各点的年沉降量比2004年减小了21.8～56.8mm;年沉降量最大的点是位于芦台镇附近的CJ6，沉降量为21.6mm;年沉降量最小的点是位于研究区西侧的CJ2，沉降量只有6.6mm。

图8.36 各监测点年沉降量预测图

以2004年各个监测点的实测累积沉降量为起点，将神经网络预测的年沉降量进行累加，从而与Modflow数值模型的预测结果相对比(图8.37)。从图8.37中可以看出这两种方法在各监测点处的预测结果基本一致。在局部点处(CJ2)相差较大，这主要是由于该点临近区域交界处，地面沉降过程受到邻区地下水开采的影响，使得BP网络模型的预测效果出现偏差。BP网络与 Modflow数值模型预测结果的相对误差见表8.18。从表8.18中可以看出，各点的年均相对误差在0.75%～6.86%之间，平均为2.9%。说明本次建立的BP神经网络模型基本可以达到Modflow数值模型的预测效果。

表8.18 BP网络预测相对误差表

续表

图8.37 各监测点累积沉降量预测对比图