CAJ | 학술논문

运用BP神经网络模型对水面蒸发进行研究,并与多元线性回归和主成分回归2种方法的拟合结果进行比较.结果显示,多元线性回归各参数均通过t检验,拟舍较好;主成分回归中,参数b2未通过t检验,拟合效果不如多元线性回归好.BP神经网络模型、多元线性回归、主成分回归建立的水面蒸发量观测值与拟合值的回归方程中决定系数分别为0.8986、0.7993、0.7984.应用BP神经网络进行分析,相对误差小于10%的样本个数超过总样本个数的40%,相对误差不超过30%的样本个数接近80%;而其它2种方法相对误差大于10%的样本个数超过总样本数的80%,相对误差大于50%的接近总样本个数的30%.-可见,应用BP神经网络模型进行水面蒸发量计算,远优于其它2种方法,应用此方法进行水面蒸发量的预测是非常理想的.
운용BP신경망락모형대수면증발진행연구,병여다원선성회귀화주성분회귀2충방법적의합결과진행비교.결과현시,다원선성회귀각삼수균통과t검험,의사교호;주성분회귀중,삼수b2미통과t검험,의합효과불여다원선성회귀호.BP신경망락모형、다원선성회귀、주성분회귀건립적수면증발량관측치여의합치적회귀방정중결정계수분별위0.8986、0.7993、0.7984.응용BP신경망락진행분석,상대오차소우10%적양본개수초과총양본개수적40%,상대오차불초과30%적양본개수접근80%;이기타2충방법상대오차대우10%적양본개수초과총양본수적80%,상대오차대우50%적접근총양본개수적30%.-가견,응용BP신경망락모형진행수면증발량계산,원우우기타2충방법,응용차방법진행수면증발량적예측시비상이상적.