基于BP神经网络模型黑龙江漠河段气温变化对开江影响预测

摘要：

黑龙江干流上游段在开江期常发生冰塞冰坝灾害,开江期气温升高是冰层融化和崩解前提条件,开江期气温变化研究对冰坝生消研究和预测极为重要.选取黑龙江漠河段1996～2012年日平均气温数据,基于BP神经网络模型预测2021年和2022年开江期日平均气温变化趋势.在BP神经网络模型中,将1996～2005年日平均气温数据作为模型输入层,2015年日平均气温作为输出层.结果表明,黑龙江漠河段4月份气温逐年升高且负气温天数占比趋于40％,BP神经网络相关系数R2为0.9,误差仅为0.41℃.预测结果表明,2021年4月日平均气温低且变化剧烈,对2021年开江情况产生不利影响,2022年4月日平均气温偏高,变化较平缓,"文开江"发生概率较大.

关键词：日平均气温、BP神经网络模型、气温变化、开江影响预测

所属期刊栏目：51

分类号：S451.21(有害植物及其清除)

资助基金：国家重点研发计划项目2018YFC0407303

在线出版日期：2020-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：66-73