基于小波神经网络的朝阳降水预测模型研究

• 作者: 寇尔丹
• 来源期刊: 东北水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 降水预测 小波神经网络 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 27-29
• 页数: 3页
• 分类号: TV125
• 字数: 2197字
• 语种: 中文

摘要

本研究立足于朝阳地区1970-2010年的降水资料,利用MATLAB平台运用小波神经网络降水预测模型对朝阳地区降水量进行预测研究,并将该结果分别与真实值、BP神经网络预测结果对比分析,结果发现:基于小波神经网络的降水量预测模型取得了较高的预测精度,弥补了神经网络预测模型的缺点,减少了迭代次数,能够客观的反应朝阳地区降水情况且方法直观,为朝阳地区的降水量预测提供了较为有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	寇尔丹		2	6	1.0	2.0