三峡大学学报（自然科学版）
三峽大學學報（自然科學版）
삼협대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHINA THREE GORGES UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)
2013年
5期
36-40
,共5页
BP神经网络%统计降尺度法%气候因子%降水预测
BP神經網絡%統計降呎度法%氣候因子%降水預測
BP신경망락%통계강척도법%기후인자%강수예측
BP neural network%statistical downscaling%meteorological factor%precipitation forecast
利用黄河源区实测的水文气象资料、NCEP再分析数据及HadCM3情景模式,通过研究气象因子与降雨之间的非线性关系,基于BP神经网络模型采用3种不同时段(即全年S1、枯水期和丰水期S2及四季S4)对黄河源区建立3种降雨的统计降尺度模式,分析评价不同模式对降雨指标的模拟能力.结果表明:3个模型的模拟效果的优劣随着研究的时间尺度变化,对多数降雨指标的变化趋势能成功捕捉,但对量的模拟效果会随着指标和季节而变化,对极端指标的模拟效果均较差.
利用黃河源區實測的水文氣象資料、NCEP再分析數據及HadCM3情景模式,通過研究氣象因子與降雨之間的非線性關繫,基于BP神經網絡模型採用3種不同時段(即全年S1、枯水期和豐水期S2及四季S4)對黃河源區建立3種降雨的統計降呎度模式,分析評價不同模式對降雨指標的模擬能力.結果錶明:3箇模型的模擬效果的優劣隨著研究的時間呎度變化,對多數降雨指標的變化趨勢能成功捕捉,但對量的模擬效果會隨著指標和季節而變化,對極耑指標的模擬效果均較差.
이용황하원구실측적수문기상자료、NCEP재분석수거급HadCM3정경모식,통과연구기상인자여강우지간적비선성관계,기우BP신경망락모형채용3충불동시단(즉전년S1、고수기화봉수기S2급사계S4)대황하원구건립3충강우적통계강척도모식,분석평개불동모식대강우지표적모의능력.결과표명:3개모형적모의효과적우렬수착연구적시간척도변화,대다수강우지표적변화추세능성공포착,단대량적모의효과회수착지표화계절이변화,대겁단지표적모의효과균교차.
