本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)馬爾可夫模型的黃土丘陵半干旱區(qū)降水量預(yù)測

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【摘要】：本文選取1983~2015年黃土丘陵半干旱區(qū)年降水量作為研究對象,分別應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與馬爾可夫鏈方法,建立降水量預(yù)測模型,并詳細(xì)介紹了它們的基本原理及操作步驟,說明了模型建立的具體過程,并將其應(yīng)用于年降水量的預(yù)測。本文首先利用統(tǒng)計(jì)資料研究年降水量的變化特征及變化趨勢,得知,1983~2015年黃土丘陵半干旱區(qū)年降水量總體在減少,但其線性變化趨勢并不明顯,且在年際變化中存在明顯的突變現(xiàn)象。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和疊加馬爾可夫鏈方法預(yù)測黃土丘陵半干旱區(qū)2016年降水量。首先利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測2007年的降水量,對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ),得到2007年的降水量為348.2mm.以完善的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為樣本,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測得到2016年的降水量為428.4mm.由于數(shù)據(jù)有限,由該方法得到的預(yù)測效果不夠精確,需要進(jìn)一步訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),使訓(xùn)練結(jié)果更加完善。利用疊加馬爾可夫鏈方法進(jìn)行降水量的預(yù)測,并與實(shí)際觀測值進(jìn)行比較,得到2016年的降水量預(yù)測值為451.8mm.但由預(yù)測結(jié)果可知,2013年和2015年降水量預(yù)測誤差較大,且其降水量在年降水量的統(tǒng)計(jì)資料中分別為極大年和極小年。由該實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以判斷,如果統(tǒng)計(jì)樣本中存在大旱或大澇年份,則利用疊加馬爾可夫鏈方法預(yù)測的結(jié)果誤差較大,因而有待深入的研究并完善該研究方法,從而得到更好的預(yù)測結(jié)果。但由于疊加馬爾可夫鏈具有較強(qiáng)的自我調(diào)整能力,因此某一時間段偏大的預(yù)測誤差并不會對后續(xù)年份的預(yù)測造成很大的影響。為了提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度,減小預(yù)測誤差,本文進(jìn)一步將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與馬爾可夫模型疊加進(jìn)行預(yù)測,得到2016年降水量的預(yù)測區(qū)間為[284.992,334.218],(334.218,463.868)和[463.868,1093.980],概率分別為0.27,0.47,0.26,所以降水量的預(yù)測值落在區(qū)間(334.218,463.868)內(nèi),區(qū)間均值為399.043mm.該方法充分利用了降水序列所給出的信息,得到了不同年份下的預(yù)測區(qū)間及概率,比直接利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測得到的結(jié)果更加直觀,預(yù)測精度較高,具有較強(qiáng)的科學(xué)性,預(yù)測結(jié)果更加具有說服力。上述研究表明,本文所使用的研究方法,經(jīng)過實(shí)際應(yīng)用研究證明,對降水量的預(yù)測是具有一定效用的,為年降水量的預(yù)測提供了一種新的研究方法,對于其他降水量的預(yù)測有一定的參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：黃土丘陵半干旱區(qū) 降水量預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 馬爾可夫鏈
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O211.62;TP183
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 第一章 文獻(xiàn)綜述12-15
• 1.1 研究意義及概況12
• 1.2 對所述研究方向閱讀文獻(xiàn)的概述12-13
• 1.3 所述研究方向的基本研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢13-14
• 1.4 結(jié)論14-15
• 第二章 研究內(nèi)容與方法15-20
• 2.1 研究區(qū)概況15
• 2.1.1 研究地區(qū)概況15
• 2.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)測定15
• 2.2 研究內(nèi)容15-16
• 2.3 模型建立與研究方法16-20
• 2.3.1 馬爾可夫預(yù)測法的基礎(chǔ)原理16-17
• 2.3.1.1 馬爾可夫預(yù)測法基本概念16-17
• 2.3.1.2 馬爾可夫預(yù)測法的滿足條件17
• 2.3.1.3 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的計(jì)算。17
• 2.3.1.4 馬爾可夫預(yù)測法的基本步驟17
• 2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型17-20
• 2.3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Matlab工具箱函數(shù)17-18
• 2.3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測的步驟18-19
• 2.3.2.3 BP學(xué)習(xí)過程19
• 2.3.2.4 BP算法缺點(diǎn)小結(jié)19-20
• 第三章 降水量的年際變化特征20-22
• 3.1 降水量的年際變化特征20-21
• 3.2 結(jié)論21-22
• 第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降水量預(yù)測22-28
• 4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理22
• 4.2 模型求解22-26
• 4.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)22-23
• 4.2.2 激勵函數(shù)的選取23
• 4.2.3 模型的實(shí)現(xiàn)23-26
• 4.2.3.1 預(yù)測2007年的降水量23-24
• 4.2.3.2 預(yù)測2016年的降水量24-26
• 4.3 結(jié)論26-28
• 第五章 基于疊加馬爾可夫鏈的降水量預(yù)測28-32
• 5.1 年降水量的預(yù)測28-30
• 5.2 結(jié)論30-32
• 第六章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)馬爾可夫模型的黃土丘陵半干旱區(qū)降水量預(yù)測32-35
• 6.1 模型的建立32
• 6.2 模型的求解32-34
• 6.3 結(jié)論34-35
• 第七章 結(jié)論與討論35-37
• 參考文獻(xiàn)37-39
• 致謝39-40
• 作者簡介40

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本文編號：896952