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将人工神经网络（ANN）技术引入到地下水含水量预测工作，以华北平原和河套平原为试验场，以若干已知钻孔为验证，采用激电和电阻率测深等地面物探方法获取视电阻率ρs、视极化率ηs、半衰时Th、衰减度D和偏离度σ等参数为输入神经元对单孔单位涌水量建立人工神经网络预测模型。同时，为消除不同地区矿化度的影响．通过实验对比引入综合参数T″，改良了输入神经元的配比。最终建立以半衰时Th、衰减度D、偏离度σ和综合参数T″为输入神经元的含水量预测模型．进一步提高了预测精度。通过检验．发现所建立的模型对平原地区进行含水量的定量