基于小波神经网络的年降水量预测模型研究
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基于小波神经网络的年降水量预测模型研究
崔屾;迟道才;孟丽丽;孙号茗
【期刊名称】《人民长江》
【年(卷),期】2008(039)020
【摘要】为了研究某一地区年降雨量的变化规律、特点,以及该地区的旱涝情况,以便提前采取预防措施,减少灾害带来的影响,降低损失,试图通过建立小波与神经网络组合模型的方法预测年降水量.将采用小波神经网络模型预测出的结果与人工神经网络模型预测出的结果进行比较,结果表明:采用小波神经网络模型的预测结果在精确度上要好于单独使用人工神经网络预测的结果.与人工神经网络模型相比,小波神经网络模型具有较高的预测精度,在对降雨量数据进行预测分析时具有较大优势.【总页数】3页(P55-57)
【作者】崔屾;迟道才;孟丽丽;孙号茗
【作者单位】沈阳农业大学,水利学院,辽宁,沈阳,110161;沈阳农业大学,水利学院,辽宁,沈阳,110161;沈阳农业大学,水利学院,辽宁,沈阳,110161;沈阳农业大学,水利学院,辽宁,沈阳,110161
【正文语种】中文
【中图分类】P334.92
【相关文献】
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