【摘 要】
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依据锡林郭勒地区30a气象资料,应用人工神经网络(ANN)中不同BP网络结构和算法,探索建立沙尘暴预测模型的方法。研究认为,在建立锡林郭勒地区沙尘暴预测模型时,选择年大风日数
【机 构】
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内蒙古农业大学; 内蒙古水利科学研究院; 北京林业大学; 内蒙古师范大学;
【基金项目】
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国家林业软科学研究先导专项“国外干旱土地退化治理技术与政策研究”项目(2007-14);内蒙古农业大学博士基金“沙尘暴时空分布规律的研究”项目(BJ-04-24)资助
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依据锡林郭勒地区30a气象资料,应用人工神经网络(ANN)中不同BP网络结构和算法,探索建立沙尘暴预测模型的方法。研究认为,在建立锡林郭勒地区沙尘暴预测模型时,选择年大风日数、年平均地温、年蒸发量、相对湿度4个气象因子作为模型的输入因子是合理的;经过输入因子确定,层数、节点选择,每层激活函数和输出因子的确定,锡林郭勒地区沙尘暴预测模型可采用三层网络结构(4-6-1)。比较和试算显示,快速BP算法较普通BP算法的训练速度快,收敛精度高64.47%;快速BP神经网络的沙尘暴预测模型的预测精度可达到98%,较传统的多元线性回归数学模型高。因此,应用快速BP神经网络建立沙尘暴预测模型简捷、方便,具有精度高、智能化等特点,可在区域沙尘暴预测预报领域推广。
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