杜云皓，仇锦先，冯绍元

(扬州大学水利与能源动力工程学院，江苏 扬州 225009)

0 引 言

河套灌区位于内蒙古巴彦淖尔市，是我国的大型引黄灌区。近年来随着引黄水量的减少与未来40 亿m3/a总量控制，灌区发展节水灌溉(包括井灌)的规模逐年加大，历年地下水位总体呈下降趋势。若地下水位埋深过低，破坏了地下水动态平衡，也降低了地下水对作物耗水的贡献度，甚至引起荒漠化等生态问题。因此，开展灌区地下水位埋深预测与变化规律研究[1]，有效控制地下水位，对地下水资源开发利用、节水措施选择及其实施规模等方面均有重要的指导意义。

关于地下水位埋深预测，目前已有学者提出了多种方法。其中，解析法[2]、数值模拟[2]、小波分析法[3]和时间序列法[4]等方法预测地下水位，存在预测精度低、问题简单化、操作复杂等不足[5]；移动平均法预测地下水位，因问题简单化而无法做长期预测[6]；灰色模型用于地下水位预测，也存在水位变幅大、预测精度低的问题[7]。随着近年来智能算法的不断发展，BP神经网络(Back Propagation Neural Network)在地下水位预测中应用广泛[8]。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈型网络，能够很好处理复杂非线性函数关系，其特点是信号前向传递，误差反向传递[9]。一个典型的BP神经网络是由一个输入层(input layer)、n个隐层(hidden layer)、一个输入层(output layer)构成[10]，如图1所示。

图1 BP神经网络结构图

BP网络理论上能够逼近任何输入变量和输出变量之间的非线性关系，而无需构建非线性模型函数表达式。……