基于小波神经网络的年降水量预测模型研究 |
| |
引用本文: | 崔屾,迟道才,孟丽丽,孙号茗. 基于小波神经网络的年降水量预测模型研究[J]. 人民长江, 2008, 39(20): 55-57 |
| |
作者姓名: | 崔屾 迟道才 孟丽丽 孙号茗 |
| |
作者单位: | 沈阳农业大学,水利学院,辽宁,沈阳,110161 |
| |
基金项目: | 辽宁省教育厅资助项目,国家引进国际先进农业科学技术计划(948计划) |
| |
摘 要: | 为了研究某一地区年降雨量的变化规律、特点,以及该地区的旱涝情况,以便提前采取预防措施,减少灾害带来的影响,降低损失,试图通过建立小波与神经网络组合模型的方法预测年降水量.将采用小波神经网络模型预测出的结果与人工神经网络模型预测出的结果进行比较,结果表明:采用小波神经网络模型的预测结果在精确度上要好于单独使用人工神经网络预测的结果.与人工神经网络模型相比,小波神经网络模型具有较高的预测精度,在对降雨量数据进行预测分析时具有较大优势.
|
关 键 词: | 小波分析 神经网络 降雨量 预测模型 |
Research on annual precipitation prediction model based on wavelet neural network |
| |
Abstract: | |
| |
Keywords: | |
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录! |
| 点击此处可从《人民长江》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《人民长江》下载全文 |
|