论文摘要
为得出降雨中长期预报的标准模型,基于RBF神经网络模型和BP神经网络模型,通过遗传算法优化模型,引进全球绩效指标GPI指数综合比较各模型的计算精度,结果表明:在长期降雨预报中,4个模型的计算精度明显提高,精度由高到低依次为GA-RBF模型-GA-BP模型-RBF模型-BP模型; GA-RBF模型在降雨中长期预报中的GPI值分别达到了0. 47和0. 63,表明该模型可作为降雨中长期预报标准模型使用。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 霍丽峰
关键词: 神经网络,遗传算法,指数,降雨中长期预报
来源: 水利技术监督 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 气象学,地球物理学,自动化技术
单位: 晋中市水文水资源勘测分局
分类号: TP183;P338;P457.6
页码: 172-174
总页数: 3
文件大小: 146K
下载量: 83
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