神经网络模型在降雨中长期预报中的应用比较

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.

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

分类号：P338(水文科学（水界物理学）)

在线出版日期：2019-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：172-174