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基于芒种日分析的BP模型在中长期汛期降雨量预报中的应用
引用本文:李永坤,马旭,潘兴瑶,白涛,邸苏闯,黄强. 基于芒种日分析的BP模型在中长期汛期降雨量预报中的应用[J]. 南水北调与水利科技(中英文), 2019, 17(3): 1-6
作者姓名:李永坤  马旭  潘兴瑶  白涛  邸苏闯  黄强
作者单位:北京市水科学技术研究院;北京市非常规水资源开发利用与节水工程技术研究中心;西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室
基金项目:国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07103 002;8184075);北京市科技新星计划(Z161100004916085);北京市自然科学基金(8161002;8184075);北京市科委项目(Z181100005318003)
摘    要:
为提高汛期降雨量中长期预报的精度,采用芒种日分析充分提取有用信息,基于BP神经网络模型,构建了芒种日分析的BP神经网络耦合模型,并将其应用于北京市中长期汛期降雨量的预测。结果表明:相比于常规BP模型,耦合BP模型能够有效提高预报的精度,验证期耦合BP模型模拟值与实测值相关系数为0.78,明显优于常规BP模型的0.42;耦合BP模型较常规BP模型的预报合格率提高了40%。芒种日分析能够充分发掘隐藏在原始数据中的有用信息,降低极端值等噪声数据对预报结果的影响,有效提高了模型的预报精度。将传统节气与人工智能预报技术相结合,为中长期汛期降雨量预报提供了一种新思路。

关 键 词:中长期预报  芒种日  BP神经网络  极端值  噪声数据

Application of BP neural network model based on Grain in Ear to medium and long term wet-season rainfall forecasting
Abstract:
Keywords:medium and long term forecast  Grain in Ear  BP neural network  extreme value  noise data
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