天津市降雨时空分布特征及预测模型研究

论文摘要

基于天津市1968—2018年的逐日实测降雨数据,分析了天津市降雨的时空分布特征,同时基于极限学习机ELM模型、BP神经网络模型和广义回归神经网络GRNN模型建立了降雨预测模型,计算了不同模型模拟值的相对误差RE、模型效率系数Ens和决定系数R2,找出最优模型。结果表明,天津市降雨呈现逐渐降低趋势,且自西向东逐渐提高,ELM模型RE最低而Ens和R2最高,表明ELM模型精度最高,可作为当地降雨预报的计算模型使用。

论文目录

• 1 研究区域概况及研究方法
•   1.1 研究区域概况
•   1.2 预测模型构建
•   1.3 模型评价指标体系
• 2 结果与分析
•   2.1 天津市多年降雨时间变化趋势分析
•   2.2 天津市多年降雨空间变化趋势分析
•   2.3 降雨预测模型精度分析
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵国超,赵鹏飞,汪光远

关键词: 天津,时空分布,神经网络,极限学习机,降雨预测

来源: 海河水利 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 气象学

单位: 海河下游管理局海河防潮闸管理处

分类号: P426.6;P457.6

页码: 41-43

总页数: 3

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