【摘 要】
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结合HP滤波、Elman神经网络、最小二乘支持向量机各自性质建立HP-ENN-LSSVM模型对降雨量进行预测.根据吉林省某农场1950~2015年作物生育期(5~9月)的降雨量资料,1950~2009年(5
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结合HP滤波、Elman神经网络、最小二乘支持向量机各自性质建立HP-ENN-LSSVM模型对降雨量进行预测.根据吉林省某农场1950~2015年作物生育期(5~9月)的降雨量资料,1950~2009年(5~9月)降雨量作为训练样本,2010~2015年(5~9月)的降雨量作为测试样本,验证所建模型的有效性.验证结果表明,所建模型预测效果良好,其预测平均相对误差为3.98%,与Elman、LSSVM模型相比,更适合降雨量的预测.
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