基本信息
文件名称：基于改进量子遗传算法的地下水源项反演研究.pdf
文件大小：13.2 MB
总页数：108 页
更新时间：2026-01-07
总字数：约10.65万字
文档摘要
摘要
地下水作为维系人类社会稳定与可持续发展的重要自然资源，在我国水资源
系统中占据着至关重要的地位。地下水数值模型作为刻画地下水水流、溶质行为
的重要工具，模型的准确程度将会影响研究者对水文地质问题的判断。源项参数
作为地下水反演中的关键参数，由于其多数具有时序变化特征，往往难于准确识
别。本研究从改进优化算法入手：基于改进算法及虚拟结构法对源项参数中的面
状污染源特征进行识别；结合动态时间规划算法对区域补给量进行准确反演，将
深度学习算法与数值模型相结合，在源项准确识别的基础上搭建出区域地下水位