气象干旱组合预测模型研究及其应用

摘要：

为提高干旱预测精度，克服单一预测模型的不足，在分析灰色理论和遗传神经网络模型特点的基础上，构建了气象干旱的多尺度组合预测模型。该模型首先提取灾变序列，利用GM（1，1）模型进行拟合和预测，然后采用遗传神经网络对拟合值进行修正，得到训练好的网络结构，最后修正GM（1，1）模型的预测值。利用郑州市1951—2012年月降水数据进行的干旱预测结果表明：针对不同尺度的灾变序列，组合预测模型的预测效果优于GM（1，1）模型和遗传神经网络模型，且模型的平稳性较好。

关键词：组合预测模型、GM(1,1)模型、遗传神经网络、干旱预测

分类号：P457(天气预报)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41071025；河南省教育厅自然科学研究基金资助项目2009A170004；河南省科技攻关基金资助项目092102310197。

在线出版日期：2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：10-13