【摘 要】
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针对传统BP神经网络模型存在的学习速度慢、易陷入局部极值以及网络结构参数取值的不确定性等问题，本文研究了一种基于遗传算法与BP神经网络相结合的GPS可降水量预测的新方法
【机 构】
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桂林理工大学测绘地理信息学院; 广西空间信息与测绘重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41864002,41704027）;广西自然科学基金项目（2017GXNSFBA198139,2018GXNSFAA281182）;广西中青年教师基础能力提升项目（2017KY0267,KY2016YB189)
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针对传统BP神经网络模型存在的学习速度慢、易陷入局部极值以及网络结构参数取值的不确定性等问题，本文研究了一种基于遗传算法与BP神经网络相结合的GPS可降水量预测的新方法。该方法利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，并对该模型进行训练，以提高预测模型的性能。实验结果证明了遗传BP神经网络模型用于GPS可降水量预测的可行性，其预测结果的均方根误差为0.16 mm、平均绝对百分误差为0.23%。相对于BP神经网络和小波神经网络模型，均方根误差分别提高了0.37 mm和0.19 mm，平均绝对百分误差分别提高了0.62%和0.33%。同时遗传BP神经网络模型亦显示了很好的非线性拟合能力，能更好地预测GPS可降水量，对实际工作具有较强的参考价值。
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