10.3969/j.issn.1008-1305.2019.01.051
神经网络模型在降雨中长期预报中的应用比较
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.
BP神经网络、遗传算法、RBF神经网络、GPI指数、降雨中长期预报
P338(水文科学(水界物理学))
2019-04-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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