基于BP神经网络的多年平均降雨量插值方法

• 作者: 刘德地 李晓华 王兆礼 陈晓宏
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 地球科学
• 关键词: 降雨量 BP神经网络 DEM GIS BPNNSI 广东省
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 57-61
• 页数: 5页
• 分类号: P458.121
• 字数: 5222字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2284.2007.01.017

摘要

以广东省186个降雨站点多年平均降雨量为基础数据,在分析了多年平均降雨量的空间分布特征及其与经度、纬度、海拔高度、坡度、坡向的内在关系后,提出了一种基于DEM、GIS 技术,利用BP神经网络模型进行插值的新方法(BPNNSI).用没有参与建模的36个验证站点进行验证,结果表明:①BPNNSI方法的最大相对误差为-10.2%,平均相对误差为3.79%,插值结果与观测值的相关系数达到0.93,取得了较好的模拟效果.②从插值精度验证的5个指标(MRE 、MMRE、 MAE、C 、误差分布范围)来看,该方法由于综合考虑降雨量的多种影响因素,因而都明显地优于IDW、KRIGING方法.因而,BPNNSI不仅能够用于降雨量的空间插值,而且还可以用于生成高精度的分布图,客观细致地反映降雨随其影响因素梯度变化的地带性特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王兆礼	中山大学水资源与环境研究中心	25	656	14.0	25.0
2	陈晓宏	中山大学水资源与环境研究中心	250	3958	34.0	49.0
3	刘德地	中山大学水资源与环境研究中心	16	278	9.0	16.0
4	李晓华	中山大学水资源与环境研究中心	4	31	2.0	4.0