【摘 要】
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针对传统反向传播(BP)神经网络使用随机的初始化参数易造成模型计算量变大和迭代不稳定,从而导致模型预测精度较低的问题,提出1种改进的BP神经网络模型:首先利用大气可降水量历史数据进行迭代,得到效果较好的初始化参数;再将此参数代入神经网络进行建模;最后选取2017年国际探空站可降水量资料数据和2017年全球定位系统(GPS)反演的可降水量数据,分别对改正的BP神经网络模型进行验证,对比分析改进的BP
【机 构】
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兰州交通大学测绘与地理信息学院/地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心/甘肃省地理国情监测工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41771002),兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”项目(152022),兰州交通大学优秀平台支持项目(201806)
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针对传统反向传播(BP)神经网络使用随机的初始化参数易造成模型计算量变大和迭代不稳定,从而导致模型预测精度较低的问题,提出1种改进的BP神经网络模型:首先利用大气可降水量历史数据进行迭代,得到效果较好的初始化参数;再将此参数代入神经网络进行建模;最后选取2017年国际探空站可降水量资料数据和2017年全球定位系统(GPS)反演的可降水量数据,分别对改正的BP神经网络模型进行验证,对比分析改进的BP神经网络及传统BP神经网络的预测精度。结果表明,改进的BP神经网络相比传统BP神经网络具有较高的预测精度。
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