神经网络模型在降雨中长期预报中的应用比较

• 作者: 霍丽峰
• 来源期刊: 水利技术监督
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 RBF神经网络 GPI指数 降雨中长期预报
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 172-174
• 页数: 3页
• 分类号: P338
• 字数: 2467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1305.2019.01.051

摘要

为得出降雨中长期预报的标准模型,基于RBF神经网络模型和BP神经网络模型,通过遗传算法优化模型,引进全球绩效指标GPI指数综合比较各模型的计算精度,结果表明:在长期降雨预报中,4个模型的计算精度明显提高,精度由高到低依次为GA-RBF模型-GA-BP模型-RBF模型-BP模型;GA-RBF模型在降雨中长期预报中的GPI值分别达到了0.47和0.63,表明该模型可作为降雨中长期预报标准模型使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	霍丽峰		1	2	1.0	1.0