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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 | |
| 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 |
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