基于神经网络模型的降水量预测研究

• 作者: 单红喜
• 来源期刊: 江苏水利
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 降水量 预测
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TV124
• 字数: 1866字
• 语种: 中文

摘要

采用BP和Elman神经网络分别建立预测模型,并以盐城市大丰区连续27年的降水资料为实例对预测模型进行了具体的应用.结果表明:BP神经网络和Elman神经网络都可以有效预测降水量,但是BP神经网络模型预测精度要优于Elman神经网络模型,具有更高的稳定性和准确性.