中国农业气象
中國農業氣象
중국농업기상
AGRICULTURAL METEOROLOGY
2009年
2期
271-274
,共4页
宿州%春季严重干旱%m-GM(1,1)模型%BP神经网络
宿州%春季嚴重榦旱%m-GM(1,1)模型%BP神經網絡
숙주%춘계엄중간한%m-GM(1,1)모형%BP신경망락
宿州春季严重干旱序列数据偏少,可用传统GM(1,1)模型进行预测,但由于序列变化幅度较大,预测效果不理想.本文利用灰色与BP神经网络组合模型对宿州春季重旱发生年份进行预测,即首先弱化序列变化幅度,并改进GM(1,1)模型导数信息处理方式,构建可逼近精度目标的m-GM(1,1)预测模型,然后应用BP神经网络对m-GM(1,1)模型的残差进行拟合,对m-GM(1,1)预测模型进行修正.结果表明,灰色神经网络组合模型的精度(|Q|=0.0045)比单一的1.7-GM(1,1)模型(|Q|=4.18)和传统的单一GM(1,1)模型精度(|Q|=9.36)提高许多.预测2005年后的下一个宿州市春季严重干旱发生年份为2009年,可以作为预报当地春季干旱时的参考,并结合其他方法作进一步预测,为当地防灾减灾提供科学依据.
宿州春季嚴重榦旱序列數據偏少,可用傳統GM(1,1)模型進行預測,但由于序列變化幅度較大,預測效果不理想.本文利用灰色與BP神經網絡組閤模型對宿州春季重旱髮生年份進行預測,即首先弱化序列變化幅度,併改進GM(1,1)模型導數信息處理方式,構建可逼近精度目標的m-GM(1,1)預測模型,然後應用BP神經網絡對m-GM(1,1)模型的殘差進行擬閤,對m-GM(1,1)預測模型進行脩正.結果錶明,灰色神經網絡組閤模型的精度(|Q|=0.0045)比單一的1.7-GM(1,1)模型(|Q|=4.18)和傳統的單一GM(1,1)模型精度(|Q|=9.36)提高許多.預測2005年後的下一箇宿州市春季嚴重榦旱髮生年份為2009年,可以作為預報噹地春季榦旱時的參攷,併結閤其他方法作進一步預測,為噹地防災減災提供科學依據.
숙주춘계엄중간한서렬수거편소,가용전통GM(1,1)모형진행예측,단유우서렬변화폭도교대,예측효과불이상.본문이용회색여BP신경망락조합모형대숙주춘계중한발생년빈진행예측,즉수선약화서렬변화폭도,병개진GM(1,1)모형도수신식처리방식,구건가핍근정도목표적m-GM(1,1)예측모형,연후응용BP신경망락대m-GM(1,1)모형적잔차진행의합,대m-GM(1,1)예측모형진행수정.결과표명,회색신경망락조합모형적정도(|Q|=0.0045)비단일적1.7-GM(1,1)모형(|Q|=4.18)화전통적단일GM(1,1)모형정도(|Q|=9.36)제고허다.예측2005년후적하일개숙주시춘계엄중간한발생년빈위2009년,가이작위예보당지춘계간한시적삼고,병결합기타방법작진일보예측,위당지방재감재제공과학의거.
