人工神经网络在降水量空间插值中的应用研究

• 作者: 张秋文 莫林
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 降水量空间插值 人工神经网络 BP神经网络 径向基神经网络 反距离加权法 克里金方法
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 3792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2007.09.003

摘要

降水的空间分布信息在水资源管理与分析中越来越重要,而降水插值是获取降水量信息的重要途径.对云南省内117个站点进行月平均、年平均的空间降水插值试验,采用融合地理信息的BP网络模型和径向基函数网络模型,并选取反距离加权法和克里金方法,对各种方法的插值结果进行对比分析,计算结果表明,人工神经网络方法可调参数较少,操作简单,插值效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张秋文	华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室	41	813	15.0	27.0
2	莫林	华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室	1	14	1.0	1.0