基于长短时记忆网络(LSTM)的地下水埋深模拟预测——以关中平原为例的实例分析

地下水资源对区域经济社会发展至关重要,而准确预测地下水埋深是合理利用地下水资源的重要依据。以陕西关中平原33眼地下水埋深观测井的实测数据为输入,探讨长短时记忆网络模型(LSTM)在地下水埋深模拟预测当中的应用。结果表明:整体上,LSTM模型可以很好模拟关中地下水埋深的变化,但是模型在训练阶段的模拟精度要高于验证阶段的。具体而言,对33眼观测井同时模拟时,无论训练次数多少,其决定系数(R~2)均大于0.98,而均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(RRMSE)分别小于5 m和14%;而在验证阶段,尽管模拟值与观测值的R~2仍然大于0.98,但是RMSE和RRMSE的最大值分别增加至7 m和27%。与此同时,模型的训练次数会影响模拟精度,模型训练次数需要与样本进行匹配,本研究适宜的训练次数为40次。此外,样本集的数据也是影响模型模拟准确度的关键因素,将33眼井的观测数据作为一个样本集的模拟精度要高于单眼井单独作为样本集的模拟精度,表明样本容量越大,LSTM的模拟精度越高。