發(fā)布時間：2017-12-02 17:18

  本文關(guān)鍵詞：基于級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的年降雨量預(yù)測

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【摘要】：降雨量是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的一個重要影響因素,如何準(zhǔn)確預(yù)測降雨量成為指導(dǎo)農(nóng)業(yè)、水利等一項重要的科技指標(biāo)。從信息利用角度來看,單一預(yù)測模型僅能利用降雨量數(shù)據(jù)部分有效信息,而組合模型將單一模型的優(yōu)勢互補(bǔ),可獲得更佳的預(yù)測效果。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的快速發(fā)展及級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型被廣泛應(yīng)用于各個方面并取得了很好的結(jié)果,針對降雨量曲線的特點,深入分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可很好的擬合對降雨量有很大影響的氣候信息和其它因素,輸出同一類型的降雨量影響信息;RBF網(wǎng)絡(luò)的特點就是可很好地提取同一類信息特征,二者的組合可很大程度的提高降雨量預(yù)測精度。鑒于此,將BP-RBF級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入降雨量預(yù)測研究中,實例計算表明,該方法高于單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度,證明該方法應(yīng)用于降雨量預(yù)測是合理有效的。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)建筑工程學(xué)院;德累斯頓工業(yè)大學(xué)城市水資源管理研究所;
【基金】：昆明理工大學(xué)2016年學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技創(chuàng)新基金(2015YB025) 國家自然科學(xué)基金(51608242) 云南省人才培養(yǎng)計劃項目(14118943)
【分類號】：TP183
【正文快照】： 2.德累斯頓工業(yè)大學(xué)城市水資源管理研究所,德累斯頓01062)降雨量是旱澇災(zāi)害的重要參量,很大程度上反映了災(zāi)害的發(fā)生趨勢。降雨量的準(zhǔn)確預(yù)測有助于旱澇災(zāi)害防治,一直是國內(nèi)外學(xué)者所關(guān)注的重要課題[1-2]。由于降雨量是非線性、非平穩(wěn)的時序,采用傳統(tǒng)線性回歸模型很難達(dá)到較高預(yù)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1245667