南京气象学院学报
南京氣象學院學報
남경기상학원학보
JOURNAL OF NANJING INSTITUTE OF METEOROLOGY
2005年
1期
58-63
,共6页
水位预报%面雨量%神经网络%主分量
水位預報%麵雨量%神經網絡%主分量
수위예보%면우량%신경망락%주분량
根据气象和水文资料,以上游面雨量﹑水位值为预报因子,以西江流域的梧州水位为预报量,发现预报因子与预报量有很好的相关性.采用人工神经网络与主分量分析相结合的方法,建立了梧州水位的预报模型.结果表明,该预报模型对历史样本拟合精度高,试报效果及预报稳定性明显好于传统的神经网络预报模型,可在预报业务中应用.
根據氣象和水文資料,以上遊麵雨量﹑水位值為預報因子,以西江流域的梧州水位為預報量,髮現預報因子與預報量有很好的相關性.採用人工神經網絡與主分量分析相結閤的方法,建立瞭梧州水位的預報模型.結果錶明,該預報模型對歷史樣本擬閤精度高,試報效果及預報穩定性明顯好于傳統的神經網絡預報模型,可在預報業務中應用.
근거기상화수문자료,이상유면우량﹑수위치위예보인자,이서강류역적오주수위위예보량,발현예보인자여예보량유흔호적상관성.채용인공신경망락여주분량분석상결합적방법,건립료오주수위적예보모형.결과표명,해예보모형대역사양본의합정도고,시보효과급예보은정성명현호우전통적신경망락예보모형,가재예보업무중응용.
