一种地下水储备量预测方法技术

本发明专利技术涉及本发明专利技术涉及地下水开采预测技术领域，尤其涉及一种地下水储备量预测方法。所述方法包括以下步骤：获取历史区域地下水工业用水数据；对历史区域地下水工业用水数据进行数据预处理，生成历史区域地下水工业用水标准数据；根据历史区域地下水工业用水标准数据进行历史年份地下水生活用水量采集，得到历史地下水生活用水数据；对历史区域地下水工业用水标准数据和历史区域地下水工业用水标准数据进行算数平均，得到年均地下水生活用水数据和年均地下水工业用水数据。本发明专利技术通过综合利用历史数据、趋势分析和地下水埋藏因素，弥补了现有技术在地下水可开采量预测中的多方面缺陷，提高了预测的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地下水开采预测，尤其涉及一种地下水储备量预测方法。

技术介绍

1、随着地下水资源开发利用的加剧，预测方法逐步演变并融合了多学科的知识，逐渐形成了今天较为完善的预测技术。随着计算机技术的发展，数值模拟方法逐渐成为地下水可开采量预测的主流。有限元法（finite element method）和有限差分法（finitedifference method）等数值模拟技术被引入地下水领域，使得预测模型可以更加真实地反映地下水系统的复杂特征。这些方法通过将地下水系统划分为离散的单元，利用数值计算求解地下水流方程，从而实现了对地下水可开采量的精确预测。近年来，随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展，预测方法又迈入了新的阶段。人工神经网络（artificial neuralnetworks）和支持向量机（support vector machines）等机器学习算法被应用于地下水预测中，有效地处理了地下水系统的非线性和不确定性。这些方法能够从大量的数据中学习地下水系统的复杂模式，并做出准确的预测。然而目前的传统的预测方法常常只是简单地基于历史数据进行线性预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种地下水储备量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的地下水储备量预测方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的地下水储备量预测方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的地下水储备量预测方法，其特征在于，步骤S24中的地下水开采偏差分析公式如下所示：

5.根据权利要求3所述的地下水储备量预测方法，其特征在于，步骤S25包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的地下水储备量预测方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的地下...

【技术特征摘要】

1.一种地下水储备量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的地下水储备量预测方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的地下水储备量预测方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的地下水储备量预测方法，其特征在于，步骤s24中的地下水开采偏差分析公式如下所示：

5.根据权利要求3所述的地下水储备量预测方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：余增鑫，刘艳菊，孙波，郑冬燕，李敏，陈雅芬，陈明媚，陈翔，谭森明，李睿菁，张得胜，谢晓倩，
申请(专利权)人：水利部珠江水利委员会珠江水利综合技术中心，
类型：发明
国别省市：