RBF神经网络的汛期旱涝预报方法研究

• 作者: 宋德 张鹰 王艳姣 邓自旺
• 来源期刊: 热带气象学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: RBF神经网络 汛期旱涝 预测模型
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 短论
• 页码范围: 100-106
• 页数: 7页
• 分类号: P426.61.4
• 字数: 5258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4965.2005.01.012

摘要

运用福建省25个代表站汛期降水量资料,得到了能够反映全省旱涝状况指标,以此指标为预报量,运用相关分析和逐步回归分析方法,从前期海温场、大气环流场中选取了预报因子,并据此建立了福建汛期旱涝的多元线性回归和RBF神经网络预测模型.结果表明,RBF神经网络模型在历史样本拟合精度上、样本交叉检验和模型的实际预测能力上都明显优于传统的线性回归方法,该模型在实际预测中具有良好的应用能力和推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鹰	南京师范大学地理科学学院	71	902	19.0	25.0
2	王艳姣	南京师范大学地理科学学院	10	211	8.0	10.0