摘要
本发明涉及水文地质调查技术领域,尤其涉及一种利用物探参数预测单孔涌水量大小等级的方法,解决了现有技术中物探技术在实际应用中,往往难以直接将这些参数与单孔涌水量建立准确的定量关系,导致预测结果存在较大的不确定性的问题。一种利用物探参数预测单孔涌水量大小等级的方法,包括数据采集,通过电法勘探获取电阻率、极化率数据,借助物探测量并解译,获取孔位是否处于构造破碎带的参数,建立预测模型。本发明综合利用多种物探参数预测单孔涌水量大小等级,减少了对大量钻探和抽水试验的依赖,降低勘探成本,提高工作效率,能够挖掘物探参数与单孔涌水量大小等级之间的复杂非线性关系,提升预测的准确性和可靠性。
技术关键词
建立预测模型
参数
水文地质特征
构建预测模型
数据
物探技术
机器学习算法
电极排列方式
去背景干扰
水文地质调查
样本
地下水
解译技术
人工神经网络
支持向量机
地质结构
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阶段
非线性
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