基于小波神经网络的GPS可降水量预测研究

• 作者: 熊永良 葛玉辉 陈宏斌 陈志胜 龙嘉露
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 小波神经网络 小波基函数 GPS可降水量 预测
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: P228
• 字数: 3844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2015.09.006

摘要

针对传统的BP神经网络存在的不足及局限性,文章提出了利用小波分析和神经网络相结合的方法应用于GPS可降水量预测中.小波神经网络是将小波基函数来替代传统神经网络中的激活函数,它将小波分析和神经网络有机融合在了一起,同时具备小波分析和神经网络的良好特性.通过相同样本数据训练和学习以及对预测结果的对比分析,表明小波神经网络在可降水量预测中比BP神经网络具有更好的容错能力和逼近能力,且其收敛速度快,预测精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊永良	西南交通大学测绘工程系	62	780	17.0	26.0
2	陈志胜		3	20	2.0	3.0
3	葛玉辉	西南交通大学测绘工程系	4	20	2.0	4.0
5	龙嘉露	西南交通大学测绘工程系	3	40	3.0	3.0
8	陈宏斌		1	12	1.0	1.0