东北水利水电
東北水利水電
동북수이수전
WATER RESOURCES & HYDROPOWER OF NORTHEAST CHINA
2014年
6期
27-29
,共3页
降水预测%小波神经网络%BP神经网络
降水預測%小波神經網絡%BP神經網絡
강수예측%소파신경망락%BP신경망락
本研究立足于朝阳地区1970-2010年的降水资料,利用MATLAB平台运用小波神经网络降水预测模型对朝阳地区降水量进行预测研究,并将该结果分别与真实值、BP神经网络预测结果对比分析,结果发现:基于小波神经网络的降水量预测模型取得了较高的预测精度,弥补了神经网络预测模型的缺点,减少了迭代次数,能够客观的反应朝阳地区降水情况且方法直观,为朝阳地区的降水量预测提供了较为有效的方法.
本研究立足于朝暘地區1970-2010年的降水資料,利用MATLAB平檯運用小波神經網絡降水預測模型對朝暘地區降水量進行預測研究,併將該結果分彆與真實值、BP神經網絡預測結果對比分析,結果髮現:基于小波神經網絡的降水量預測模型取得瞭較高的預測精度,瀰補瞭神經網絡預測模型的缺點,減少瞭迭代次數,能夠客觀的反應朝暘地區降水情況且方法直觀,為朝暘地區的降水量預測提供瞭較為有效的方法.
본연구립족우조양지구1970-2010년적강수자료,이용MATLAB평태운용소파신경망락강수예측모형대조양지구강수량진행예측연구,병장해결과분별여진실치、BP신경망락예측결과대비분석,결과발현:기우소파신경망락적강수량예측모형취득료교고적예측정도,미보료신경망락예측모형적결점,감소료질대차수,능구객관적반응조양지구강수정황차방법직관,위조양지구적강수량예측제공료교위유효적방법.
