灌区降水量影响因子分析与集合降水预测

摘要：

针对降水随机性较强、影响因素复杂、单一模型预测精度低的特点,采用集对分析法,研究降水量与气象影响因子的关系.将基于密度参数的径向基函数人工神经网络模型与灰色模型相结合,利用信息熵权重法计算2个单一模型的权重,构建基于信息熵的集合模型(Combing model based on information entropy,IE-CM),用于三江平原友谊农场的降水量预测.研究结果表明,与单一模型相比,IE-CM模型预测结果的决定系数、平均相对误差及均方根误差较单一模型均有所提高,分别为0.99、10.655％和3.03 mm,预测结果的合格率为83.3％,均满足水文预测要求.

关键词：集对分析法、集合降水预测、径向基神经网络、灰色模型

所属期刊栏目：46

分类号：P338(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51109036、51179032、教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20112325120009、水利部公益性行业科研专项经费资助项目201301096、黑龙江省级领军人才梯队后备带头人资助项目500001、黑龙江省博士后启动基金资助项目LBH-Q12147和黑龙江省自然科学基金资助项目E2015024

在线出版日期：2015-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：97-103,96