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根据前人研究，上海地区地下水的水质变化主要受人工开采和回灌活动的影响，然而，由于地下水流动的复杂性,水质变化与采灌井的开采量及回灌量之间存在着完全非线性的关系；另一方面，人工神经网络技术具有较强的解决矛盾样本(即非线性问题)的能力，因此，作者在收集已有观测资料的基础上，利用人工神经网络技术对上海地区第III承压含水层的矿化度变化进行了预测。算例表明，应用该法进行单井预测的相对误差只有2.07%，多井预测的相对误差小于1.5%。