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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明公开了一种地下水埋深预测方法、可读存储介质及设备，属于地下水预测技术领域，所述地下水埋深预测方法，包括：获取目标区域的环境数据；将目标区域的环境数据输入通过蜣螂优化算法训练好的地下水埋深预测模型中，获取目标区域地下水埋深预测值。本发明利用蜣螂优化算法寻优目标地下水埋深预测模型的参数，将利用寻优找到的最优模型参数输入目标地下水埋深预测模型中，提高预测模型的预测精度，解决了当前通过经验设置地下水流动模型的模型参数，导致预测结果与实际情况不符的问题。

主权项：1.一种地下水埋深预测方法，其特征在于，包括：获取目标区域的环境数据；将目标区域的环境数据输入通过蜣螂优化算法训练好的地下水埋深预测模型中，得到目标区域地下水埋深预测值；其中，所述地下水埋深预测模型的训练包括：采用蜣螂优化算法对目标地下水埋深预测模型的模型参数进优化，确定最优模型参数，其中目标地下水埋深预测模型的模型参数包括学习率、正则化参数和隐藏层节点数；所述采用蜣螂优化算法对目标地下水埋深预测模型的模型参数进优化，确定最优模型参数，包括：将环境数据、待优化模型参数的取值范围作为已知条件；基于已知条件，设置所述蜣螂优化算法的运行参数，所述运行参数包括种群数量、最大迭代次数和终止条件；通过chebyshev映射初始化蜣螂种群；确定蜣螂种群在当前位置的当前适应度；将蜣螂种群划分为滚球蜣螂、繁殖蜣螂、觅食蜣螂和偷窃蜣螂并引入自适应T分布扰动蜣螂位置；更新蜣螂种群位置；所述更新蜣螂种群位置，还包括：通过鲸鱼优化算法中的螺旋搜索策略更新觅食蜣螂的更新位置： ； ；其中：表示在次位置更新时第个蜣螂的位置，表示在次位置更新时第个蜣螂的位置，表示遵循正态分布的随机数，表示独立的随机向量，表示蜣螂觅食区域的下界，表示蜣螂觅食区域的上界，表示-1和1之间的随机数，表示动态螺旋搜索形状的参数，表示自然指数，表示符合正态分布的随机矩阵，表示最大更新次数；基于蜣螂种群在当前位置的当前适应度，确定更新后的蜣螂种群全局最优位置；根据更新后的蜣螂种群全局最优位置输出最优模型参数；将已确定的最优模型参数输入目标地下水埋深预测模型，得到训练好的地下水埋深预测模型。

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百度查询： 南京信息工程大学 一种地下水埋深预测方法、可读存储介质及设备