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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地溫推演模型

發(fā)布時(shí)間:2020-06-30 23:41
【摘要】:針對(duì)地溫觀測(cè)中數(shù)據(jù)缺測(cè)和國(guó)家一般氣象站無(wú)深層地溫觀測(cè)的問(wèn)題,提出了采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的實(shí)時(shí)地溫推演模型和深層地溫推演模型(40~160 cm地溫模型和320 cm地溫模型)。前者可用于整點(diǎn)地溫觀測(cè)數(shù)據(jù)缺測(cè)的填補(bǔ),后者用于無(wú)深層地溫觀測(cè)地區(qū)的地溫估算。以樣本站的小部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),用樣本站全部數(shù)據(jù)測(cè)試,反復(fù)調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),篩選出誤差性能好的地溫模型,再用對(duì)比站數(shù)據(jù)測(cè)試地溫模型的輸出誤差。實(shí)時(shí)地溫模型樣本站推演正確率為77.705%,對(duì)比站推演正確率為66.168%;40~160 cm地溫模型72%以上的輸出誤差不大于0.5℃;320 cm地溫模型83%以上的輸出誤差不大于1℃。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法建立的地溫推演模型具有較高的精度和實(shí)用性。
【圖文】:

基準(zhǔn)站,氣溫,情況,地溫


之外的影響,含不確定性因素;用歷年觀測(cè)資料建立的地溫回歸方程一般是周期函數(shù),輸出的是某一地層平均溫度,函數(shù)線(xiàn)形固定,不能體現(xiàn)氣候變化的影響;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一次只能輸出1個(gè)值,對(duì)訓(xùn)練樣本的質(zhì)量要求很高。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以江蘇蘇北地區(qū)某基準(zhǔn)站2004年1月到2014年12月的氣溫和地溫?cái)?shù)據(jù)為樣本,構(gòu)建地溫推演模型,訓(xùn)練好的模型使用與該基準(zhǔn)站直線(xiàn)距離80km的某國(guó)家基本氣象站[1](基本站,該站也有深層地溫觀測(cè))的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)測(cè)試,檢驗(yàn)地溫模型的實(shí)用性和泛化能力[8-11]。1地溫變化規(guī)律分析圖1演示了基準(zhǔn)站2009~2012年氣溫和各層地溫隨時(shí)間變化情況,圖2演示了基準(zhǔn)站2011年7~8月62d的圖1基準(zhǔn)站2009~2012年氣溫和各層地溫變化情況Fig.1Airtemperatureandgroundtemperaturechangesituationofbasestationin2009~2012

基準(zhǔn)站,氣溫,情況,地溫


第10期基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地溫推演模型·1563·圖2基準(zhǔn)站2011年7~8月氣溫和各層地溫變化情況Fig.2AirtemperatureandgroundtemperaturechangesituationofbasestationfromJulytoAugustin2011氣溫和各層地溫隨時(shí)間變化情況。為了方便表述,本文中以T代表溫度,字母T的下標(biāo)代表土層深度,T0表示0cm土層地溫,T-20表示20cm深土層的地溫,以此類(lèi)推。通過(guò)計(jì)算相關(guān)系數(shù)(表略)可以看出:氣溫對(duì)淺層地溫的影響較大;各地溫層之間相關(guān)性最大的是其相臨的上下層地溫;T-320與T-160相關(guān),與T-80、T-40中等相關(guān),與氣溫、T-5、T-10、T-15、T-20之間弱相關(guān),與T0不相關(guān)。結(jié)合圖1、2可以看出,1)T0的日變化幅度最大。0cm土層是空氣和土壤的交界,各種土層外的氣象要素對(duì)地溫的影響和改變正是從這里開(kāi)始的,T0的數(shù)據(jù)是綜合影響的結(jié)果。距離地表越深的土層,其溫度受T0波動(dòng)的影響越校2)下一層的地溫相對(duì)上一層的地溫,在時(shí)序上的變化趨勢(shì)呈現(xiàn)出延遲響應(yīng)系統(tǒng)的特征,隨著土層深度的增加,延遲的時(shí)間逐漸變長(zhǎng)。T-160的變化趨勢(shì)對(duì)比淺層地溫,延遲時(shí)間約為33d。2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差反向傳播的算法[12],在信號(hào)前向傳遞中,輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)隱藏層逐層處理至輸出層,如果輸出層沒(méi)有得到期望輸出,則進(jìn)行誤差反向傳播,調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值閾值,再正向傳播,直到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減小到預(yù)設(shè)值。根據(jù)各層地溫變化延時(shí)響應(yīng)的特性,在構(gòu)建輸入層(輸入向量的選擇)的時(shí)候,輸入向量包含了目標(biāo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的前一段時(shí)間內(nèi)的特定時(shí)間點(diǎn)的相關(guān)地溫?cái)?shù)據(jù)[13-15],考慮到氣溫和淺層地溫的相互影響時(shí)效性很強(qiáng),相應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)也作為輸入向量的組成部分。本文將構(gòu)成?

本文編號(hào):2735983

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