黑龍江干流上游段在開江期常發(fā)生冰塞冰壩災(zāi)害,開江期氣溫升高是冰層融化和崩解前提條件,開江期氣溫變化研究對(duì)冰壩生消研究和預(yù)測(cè)極為重要。選取黑龍江漠河段1996～2012年日平均氣溫?cái)?shù)據(jù),基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)2021年和2022年開江期日平均氣溫變化趨勢(shì)。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,將1996～2005年日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)作為模型輸入層,2015年日平均氣溫作為輸出層。結(jié)果表明,黑龍江漠河段4月份氣溫逐年升高且負(fù)氣溫天數(shù)占比趨于40%,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)系數(shù)R2為0.9,誤差僅為0.41℃。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,2021年4月日平均氣溫低且變化劇烈,對(duì)2021年開江情況產(chǎn)生不利影響,2022年4月日平均氣溫偏高,變化較平緩,"文開江"發(fā)生概率較大。 

【文章來源】：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,51(08)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
1 研究區(qū)概況與研究方法
    1.1 漠河概況
    1.2 指標(biāo)選取
    1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
    1.4 數(shù)據(jù)來源及處理
2 結(jié)果與分析
    2.1 漠河站開江期氣溫
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立
    2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型氣溫預(yù)測(cè)
3 討論
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽油機(jī)尾氣排放預(yù)測(cè)[J]. 左付山,李政原,呂曉,張營(yíng).  江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020(03)
[2]基于灰色-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的福州市年平均氣溫預(yù)測(cè)模型[J]. 林耿,鄭紫微.  河南工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(04)
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的開河期冰壩預(yù)報(bào)研究[J]. 王濤,劉之平,郭新蕾,付輝,劉文斌.  水利學(xué)報(bào). 2017(11)
[4]黑龍江漠河段防凌汛災(zāi)害狀況及防御對(duì)策[J]. 高麗云,任淑芬,韓冰.  黑龍江水利科技. 2013(05)
[5]基于網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)在冰情預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J]. 王濤,楊開林,郭新蕾,付輝.  水利學(xué)報(bào). 2012(01)
[6]黑龍江、松花江、嫩江冰壩凌汛的氣象成因分析[J]. 潘華盛,吳瓊,廖厚初.  黑龍江水專學(xué)報(bào). 2009(02)
[7]基于模糊識(shí)別人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冰凌預(yù)報(bào)模型[J]. 冀鴻蘭,朝倫巴根,陳守煜.  水力發(fā)電. 2008(11)
[8]嫩江上游冰壩預(yù)報(bào)初探[J]. 戴艷文,周紹飛,陳思宇.  黑龍江水專學(xué)報(bào). 2005(02)
[9]冰凌預(yù)報(bào)模糊優(yōu)選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP方法[J]. 陳守煜,冀鴻蘭.  水利學(xué)報(bào). 2004(06)
[10]’99黑龍江上游冰壩的成因分析[J]. 楊廣云,崔永生,徐實(shí).  黑龍江水利科技. 1999(04)



本文編號(hào)：3186800