基于BP神经网络的武汉市分层水温预报模型研究

• 作者: 陆鹏程 孟翠丽 赵辛慈
• 来源期刊: 现代农业科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水温预报 预报模型 神经网络 拟牛顿法 湖北武汉
• 年，卷（期）: 2022,（6）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 119-124
• 页数: 6页
• 分类号: P731.31
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5739.2022.06.038

摘要

为了探讨武汉市分层水温的变化特征及预报方法,本文以武汉市金银湖为例,利用2019—2020年地面观测和分层水温资料,分析了气温、气压、蒸发量、地温、日照及辐射等气象要素对垂向水温变化的影响,建立了武汉地区基于拟牛顿法反向传播神经网络的20、40、60、80 cm等层次水温预报模型.结果表明:拟牛顿法BP神经网络的水温预报模型能够表达水温和气象要素的非线性关系,平均预报准确率超过90％,具有比较高的预报精度.