【摘 要】
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月降水量的准确预测,对于国民生产、防灾减灾有重大意义。针对月降水量影响因素多,彼此之间关系复杂,预测难度大的特点,为提高预测精度,提出了一种基于相空间重构的BP神经网
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月降水量的准确预测,对于国民生产、防灾减灾有重大意义。针对月降水量影响因素多,彼此之间关系复杂,预测难度大的特点,为提高预测精度,提出了一种基于相空间重构的BP神经网络月降水量预测方法。对一维月降水量时间序列进行参数提取,重构相空间,得到包含各态历经信息的多维序列,用训练神经网络进行月降水量预测,可以解决神经网络难以确定网络结构的问题。应用于杭州市月降水量预测,实验结果表明,改进方法具有较高的预测准确度,可以为干旱洪涝灾害预测提供依据。
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