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文档简介

基于BP-STARMA模型的孔隙地下水位时空变化预测研究的任务书一、任务背景地下水资源是世界上最重要的淡水资源之一，它广泛应用于城市供水、农业灌溉、工业用水等领域。然而，随着人口的增加和经济的发展，人类对地下水资源的需求与日俱增，而地下水的井孔管理与地下水位的预测也变得越来越重要。如果不能有效的管理地下水资源，可能会导致地下水位下降或水质恶化，对社会、经济甚至生态系统造成严重的影响。因此，对地下水位时空变化的预测研究具有重要的意义。BP-STARMA模型是一种将BP神经网络和SARIMA时间序列模型相结合的时空预测方法，它可以充分考虑孔隙地下水位的时空依赖关系，进而提高预测精度。因此，采用BP-STARMA模型对孔隙地下水位的时空变化进行预测具有一定的研究价值。二、任务内容1.对BP神经网络和SARIMA时间序列模型进行论文研究，分析两种模型的优缺点以及在孔隙地下水位预测中的应用情况。2.获取孔隙地下水位数据，包括足尺水位、静态水位等数据，并对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理等。3.分别采用BP神经网络模型、SARIMA模型以及BP-STARMA模型对孔隙地下水位进行预测，并且将预测结果进行对比分析。4.基于预测结果，分析孔隙地下水位时空变化的规律与特征，并深入探究其规律形成机制。5.提出针对孔隙地下水位时空变化的管理建议，并与地下水管理部门进行沟通交流。三、任务要求1.熟练掌握BP神经网络和SARIMA时间序列模型的基本理论，具有一定的数学、计算机和统计学基础。2.了解地下水位时空变化的主要影响因素和规律，具备地下水资源管理和应用的相关知识。3.熟悉数据处理方法和模型验证的常见流程，并能够熟练使用MATLAB软件进行数据处理和模型验证。4.具有实践能力和团队合作精神，能够积极配合团队完成论文的撰写与发表。四、任务进度第一周：对BP神经网络和SARIMA时间序列模型进行文献阅读，了解模型理论和应用情况。第二周：获取孔隙地下水位数据，并进行数据预处理。第三周：采用BP神经网络模型对孔隙地下水位进行预测，并分析预测结果。第四周：采用SARIMA模型对孔隙地下水位进行预测，并分析预测结果。第五周：采用BP-STARMA模型对孔隙地下水位进行预测，并分析预测结果。第六周：分析孔隙地下水位时空变化的规律与特征，并深入探究其规律形成机制。第七周：提出针对孔隙地下水位时空变化的管理建议，并与地下水管理部门进行沟通交流。第八周：完成论文撰写与修改，准备论文发表。五、任务目标1.深入探究BP-STARMA模型在孔隙地下水位预测中的应用效果，并分析其优缺点。2.揭示孔隙地下水位时空变化的规律与特征，为地下水资源管理和开发提供参考。3.提出对孔隙地下

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