土地覆被的气候预测模型

• 作者: 李克让 李晓兵 陈育峰 黄玫
• 来源期刊: 地理学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 植被指数 神经网络 逐步回归
• 年，卷（期）: 2000,（z1）
• 页码范围: 64-70
• 页数: 7页
• 分类号: P467
• 字数: 4856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0375-5444.2000.z1.010

摘要

在全国挑选了东北、华北、华中、西南、华南、西北、新疆和西藏8个试验区,采用人工神经网络和逐步回归方法,应用温度、降水对植被指数进行预报(气候因子超前土地覆盖特征量24个月).试报结果表明:在对植被指数的预报上,人工神经网络优于逐步回归.同时尝试性的将神经网络预报方法与逐步回归方法结合起来作预报,即应用逐步回归挑选出来的预报因子作为神经网络的外部输入精选因子,进行神经网络模拟预报.研究表明,对神经网络的预报因子进行精选,可事先排除一些干扰信息,对提高神经网络的预报准确率有所帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓兵	北京师范大学资源与环境研究所	82	4127	33.0	63.0
2	李克让	中国科学院地理科学与资源研究所	23	3636	21.0	23.0
3	黄玫	中国科学院地理科学与资源研究所	46	1414	18.0	37.0
4	陈育峰	中国科学院地理科学与资源研究所	5	369	5.0	5.0