这项研究的目的是使用人工神经网络（ANN）预测不同影响因素下的地下水位（GWL），以越南芹T市Tra Noc工业区为例。 这可以通过评估地下水资源（GWR）的开发，使用和动态现状来实现。 设置，校准和验证人工神经网络； 然后在不同的交货时间预测GWL。 结果表明，研究区的GWL从2000年到2015年Swift减少，尤其是中上更新世（qp2-3）和上更新世（qp3），这是由于企业出于生产目的而过度提取的。 关于这一问题，2012年发布了芹T市人民委员会的正式信并付诸实施，从而减少了剥削。 校准的人工神经网络结构已成功证明，可以考虑不同的影响因素来预测GWL。 预测的结果将有助于提高认识，并引起