基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地溫推演模型
發(fā)布時間：2020-06-30 23:41
【摘要】：針對地溫觀測中數(shù)據(jù)缺測和國家一般氣象站無深層地溫觀測的問題,提出了采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的實時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)。前者可用于整點地溫觀測數(shù)據(jù)缺測的填補,后者用于無深層地溫觀測地區(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,再用對比站數(shù)據(jù)測試地溫模型的輸出誤差。實時地溫模型樣本站推演正確率為77.705%,對比站推演正確率為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℃。實驗結(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用性。
【圖文】：
之外的影響，含不確定性因素;用歷年觀測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個值，對訓(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月的氣溫和地溫數(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)站直線距離80km的某國家基本氣象站［1］(基本站，該站也有深層地溫觀測)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對測試，檢驗地溫模型的實用性和泛化能力［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
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，以此類推。通過計算相關(guān)系數(shù)(表略)可以看出:氣溫對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地溫的影響和改變正是從這里開始的，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波動的影響越校2)下一層的地溫相對上一層的地溫，在時序上的變化趨勢呈現(xiàn)出延遲響應(yīng)系統(tǒng)的特征，隨著土層深度的增加，延遲的時間逐漸變長。T－160的變化趨勢對比淺層地溫，延遲時間約為33d。2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差反向傳播的算法［12］，在信號前向傳遞中，輸入信號從輸入層經(jīng)隱藏層逐層處理至輸出層，如果輸出層沒有得到期望輸出，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)各層地溫變化延時響應(yīng)的特性，在構(gòu)建輸入層(輸入向量的選擇)的時候，輸入向量包含了目標(biāo)時間節(jié)點的前一段時間內(nèi)的特定時間點的相關(guān)地溫數(shù)據(jù)［13-15］，考慮到氣溫和淺層地溫的相互影響時效性很強，相應(yīng)時間點的氣溫數(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：2735983
【圖文】：
之外的影響，含不確定性因素;用歷年觀測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個值，對訓(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月的氣溫和地溫數(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)站直線距離80km的某國家基本氣象站［1］(基本站，該站也有深層地溫觀測)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對測試，檢驗地溫模型的實用性和泛化能力［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
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，以此類推。通過計算相關(guān)系數(shù)(表略)可以看出:氣溫對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地溫的影響和改變正是從這里開始的，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波動的影響越校2)下一層的地溫相對上一層的地溫，在時序上的變化趨勢呈現(xiàn)出延遲響應(yīng)系統(tǒng)的特征，隨著土層深度的增加，延遲的時間逐漸變長。T－160的變化趨勢對比淺層地溫，延遲時間約為33d。2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差反向傳播的算法［12］，在信號前向傳遞中，輸入信號從輸入層經(jīng)隱藏層逐層處理至輸出層，如果輸出層沒有得到期望輸出，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)各層地溫變化延時響應(yīng)的特性，在構(gòu)建輸入層(輸入向量的選擇)的時候，輸入向量包含了目標(biāo)時間節(jié)點的前一段時間內(nèi)的特定時間點的相關(guān)地溫數(shù)據(jù)［13-15］，考慮到氣溫和淺層地溫的相互影響時效性很強，相應(yīng)時間點的氣溫數(shù)據(jù)也作為輸入向量的組成部分。本文將構(gòu)成?
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