旱涝灾害的门限神经网络预报模型

• 作者: 王业宏 罗莹 金龙
• 来源期刊: 灾害学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 门限回归 突变 人工神经网络 旱涝灾害
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 理论·思路与争鸣
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: P456.1
• 字数: 4303字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-811X.2003.02.001

摘要

根据旱涝灾害具有非线性和突变性的演变特征,提出了利用门限值和门限变量构造神经网络的旱涝灾害预报新方法.由于该方法可以根据预报量与预报因子间的不同相关关系构成不同的神经网络学习矩阵,因此实际的预报计算结果表明,该方法对历史样本的拟合和预报精度比一般的逐步回归方法有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金龙		43	694	14.0	24.0
2	罗莹		3	66	3.0	3.0
3	王业宏		5	194	5.0	5.0