一种基于人工神经网络的动区-不动区传输模型参数智能拟合方法

本发明涉及水文地质数据处理技术领域，公开了一种基于人工神经网络的动区‑不动区传输模型参数智能拟合方法，包括以下步骤：S1采集水文地质原始数据，并对原始数据范围进行设置；S2确立动区‑不动区模型函数：利用动区‑不动区模型结构，采用拉普拉斯空间数值解析方法建立动区‑不动区模型Matlab函数；S3利用Matlab函数对输入参数生成对应的突破曲线，并将生成的BTC数据进行处理，形成待训练数据。本发明不仅解决了传统方法中存在的效率和资源消耗问题，还提高了拟合的准确性和自动化水平，为水文地质领域提供了一种新的、高效的解决方案。