登录 | 注册 | 充值 | 退出 | 公司首页 | 繁体中文 | 满意度调查
综合馆
基于相空间重构的神经网络月降水量预测方法
  • 摘要

    月降水量的准确预测,对于国民生产、防灾减灾有重大意义.针对月降水量影响因素多,彼此之间关系复杂,预测难度大的特点,为提高预测精度,提出了一种基于相空间重构的BP神经网络月降水量预测方法.对一维月降水量时间序列进行参数提取,重构相空间,得到包含各态历经信息的多维序列,用训练神经网络进行月降水量预测,可以解决神经网络难以确定网络结构的问题.应用于杭州市月降水量预测,实验结果表明,改进方法具有较高的预测准确度,可以为干旱洪涝灾害预测提供依据.

  • 作者

    张颖超  刘玉珠  ZHANG Ying-chao  LIU Yu-zhu 

  • 作者单位

    南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京,210044

  • 刊期

    2014年1期 ISTIC PKU

  • 关键词

    相空间重构  神经网络  月降水量  预测  Phase space reconstruction  Neural network  Monthly precipitation  Prediction 

参考文献
相似文献 查看更多>>
34.229.97.16