降水量预测相关论文
针对传统BP神经网络易陷入局部极值和连接权值难以确定的问题,提出了一种基于融合PSO（Particle Swarm Optimization）和CS（Cuckoo Sear......
临近预报一般是指对某一区域未来短时间内（0-2 h）的降水量或者强对流天气进行预报,在日常的气象灾害防范中有着极其重要的作用。我国......
本文基于三江平原红卫农场区域内及周边气象站点1967-2015年的降水量数据,分析流域短期降水量时间特征,建立ARIMA-Markov组合预测......
西宁是我国降水量最少的省会城市之一,干旱始终困扰着西宁农业的发展。因此,研究降水将会对充分利用降水资源减缓西宁的干旱状况起......
伴随时代的进步,工业、农业的迅速发展,在经济快速增长的同时,带来的自然环境的破坏,洪涝灾害、雨雪冰冻等极端天气在近年不断出现......
人类赖以生存的气候环境受自然因素和人类实践活动的双重影响，变化幅度较大，导致各类气象灾害频繁发生。因此，气象要素的预测研究逐渐......
文本首先采用希尔伯特-黄变换(HHT)对农业物联网系统中基于无线传感器网络(WSN)所采集的样本数据进行了分析。由于无线传感器网络......
长久以来对气候和降水量的预测多采用统计分析学、数值天气预测或插值拟合等方法,着重历史数据和未来数据间的非线性关系,计算量大......
随着人类社会的不断发展,人类对环境的破坏越来越严重,使自然灾害频繁发生,特别是一些与气候有关的灾害如果能够提前预知,可以减少......
如今,人口过快增加,经济过快增长,我们生存的环境遭到严重破坏,日渐缺乏的水资源越来越成为我们关注问题,由此带来的干旱问题显得......
摘要：松原地区是吉林省内严重的缺水地区，降水是影响旱灾发生的主要因素，因此了解降水的演变特征及趋势，准确预测降水量，可为松原地区防......
摘要：将灰色GM（1，1）模型与周期外延叠加模型相结合，构建灰色—周期外延预测模型，并以齐齐哈尔市为例，对其近30年年降水序列进行了拟合和预......
传统的ARIMA模型和马尔科夫模型在降水量预测中具有一定的偏差和不稳定性,为此建立了基于加权马尔科夫链修正的ARIMA组合模型.阐述......
应用差分自回归滑动平均模型（ARIMA）模型对西藏拉萨地区1969年至2009年的年降水量资料进行建模分析。建立的模型通过了参数的显著性......
将灰色 GM(1,1)模型与周期外延叠加模型相结合,构建灰色—周期外延预测模型,并以齐齐哈尔市为例,对其近30年年降水序列进行了拟合......
水是生命之源,降水量的变化直接影响着农业生产和生态平衡.本文立足于辽宁省东港站1970年～2013年共44年的降水量资料,运用支持向量......
为了提高现行模糊辨识方法的有效性,提出了基于移动率的T-S模糊模型的结构辨识方法。主要工作如下：首先,定义T-S模糊模型的S型、Z型......
采用加权马尔可夫链模型和模糊及理论中的级别特征值原理，分析了1956-2008年杭州市的年降水量，预测了2009-2011年杭州市的年降水状态......
Using the seasonal cross-multiplication trend model,monthly precipitation of eight national basic weather stations of Sh......
针对灰色模型在降水量预测中精度较低、稳定性差等问题,选取朝阳地区1996~2011年的降水量为试验数据,引入小波分析理论,对小波分解......
采用自回归求积移动平均法（ARIMA），对烟台地区历年来的降水量动态数据进行了分析。结果显示，ARIMA（3，1，2）模型提供了较准确的预测效果，相对......
降水量预测是人类社会正常运转的重要组成部分,准确的预测结果对交通、农业和公共安全等都具有重要的意义。长短期记忆网络(LSTM)......
利用1960～2000年福建春季(2～4月)降水量场资料,分析了经验正交函数(EOF)展开得出的特征向量,以反映降水的空间分布特征.研究了前三种......
选取1976-2017年曲靖市年降水量资料,采用均值-标准差分级法对其进行分级,以规范化的各阶自相关系数为权重,应用权马尔可夫链模型......
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本文选取1983~2015年黄土丘陵半干旱区年降水量作为研究对象,分别应用BP神经网络与马尔可夫链方法,建立降水量预测模型,并详细介绍......
采用加权马尔可夫链模型和模糊及理论中的级别特征值原理,分析了1956—2008年杭州市的年降水量,预测了2009—2011年杭州市的年降水......
在介绍马尔可夫链的预测方法与模型的基础上,以山东省文登市为例,根据1953—2005年的降水量资料,对年降水量进行了状态分级;应用马......
由于降水过程的随机性与不确定性,使得降水量预测存在一定的难度。对安徽省庐江县1952~2009年逐年降水资料进行了分析,采用样本-标......
从动力和统计相结合的角度，利用国家气候中心研制的动力气候模式输出的月、季平均500hPa高度场及其派生变量场作为预测因子，制作海南......
为验证EEMD-GRNN降水量预测模型的准确性,基于南京地区年降水量数据对其进行研究,并与GRNN模型和BPNN模型进行对比。结果显示,EEMD......
近年来，由于水稻种植发展迅猛，导致三江平原井灌水稻区地下水位普遍下降。天然降水是地下水的重要补给来源，而年降水序列往往含有噪声......
西安地处关中平原中部，属于暖温带半干旱、半湿润易旱大陆性季风气候，水资源总量不足，时空分布不均，由于降水为该区域水资源的直接或间......
为了对贵阳市烟草生长期内的降水量进行预测,文章利用Matlab、Eviews软件,基于贵阳市1958-2012年5-8月的降水量数据,建立时间序列......
1个地区降水量的变化受到诸多因素的影响,其既有长期趋势、季节效应,又具有随机扰动效应。在降水量的分析中,找出所有影响降水量的......
本文尝试将有序样品聚类、集对分析和马尔可夫链三种方法相结合,对传统的加权马尔可夫链预测方法进行了多方面改进,建立了基于有序......
研究准确预测降水量,可提高应对灾害的能力。降水量的变化既受大气环流、地形、气压、气候带等各种环境因子的影响,降水量的动态特......
应用差分自回归滑动平均模型（ARIMA）模型对西藏拉萨地区1969年至2009年的年降水量资料进行建模分析。建立的模型通过了参数的显著性......
降水量预报对农业生产、城市经济和防控城市内涝等具有重要意义.本文应用BP神经网络、基于主成分分析的BP神经网络和偏最小二乘（PLS......
降水量预测是制定抗旱防涝对策的重要依据,其预测方法是科学准确预测降水的重要手段。为提高降水量预测的精确度,应用RBF神经网络......
黄河源区位于我国青藏高原东北部,面积为12.2万平方公里,是黄河流域的重要水源涵养地。降水是黄河源区径流及水源的主要补给方式,......
大气降水是地表淡水的主要来源之一,许多地区的降水存在年际分配不均的状况,常常造成各地的旱涝灾害,因此探明降水的时空变化规律,......
为了全面分析铜川地区降水的时间分布特征,为该区域水资源预测提供依据,基于铜川市1960—2013年年降水量资料,采用样本均值-均方差......
为研究区域降水时间特征,提高年降水量预测精度,采用Morlet小波对黄山市1957-2016年的年降水量周期进行分析,并基于1957-2011年的......
基于降水过程存在周期性、随机性的特点,应用时间序列典型分解法提取原降水量序列中的趋势成分和周期性成分,对于剩余平稳序列成分......
径向基函数(Radial Basis Funtion,简称RBF)神经网络是一种收敛速度快、逼近能力强的前馈型神经网络。为提高网络的训练速度,采用......
