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《中国海洋大学》 2008年
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基于人工神经网络模型的降水量预测研究

孙吉辉  
【摘要】: 神经网络特有的非线性适应性信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷,使之在包括预测领域的许多领域得到成功应用。近年来,神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展,形成计算智能,成为人工智能的一个重要方向。 应用Matlab语言典型神经网络的激活传递函数,网络的设计者可以根据需要调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序,使用它能够快速实现对实际问题的建模求解。由于其编程简单,使自己能够从烦琐的编程中解脱出来,而投入到对现实问题的研究中去。 在长期降水预测中,多采用均生函数、统计分析、插值拟合等方法,强调历史气候数据和未来降水的非线性关系,预测比较复杂[1? 3]。这些方法在不同气候预测中体现出各自的优势,但同时也因其均给出了具体的函数关系,这就意味着将降水变化规律化、公式化;然而,区域降水的演变趋势往往是复杂的、动态的,因此该类方法限制了预测的准确性。区域降水变化的驱动因素非常复杂,目前还难以找到合适的表征降水变化的气候因子或其组合,其相关研究仍在进一步探索之中。而人工神经网络的预测方法建立在对输入和输出变量的非线性映射之上,它只和训练样本和目标有关。该方法不仅克服了具体函数表达式的局限性,还能通过学习、训练过程选择相对最优网络对目标值进行预测。 本文使用Matlab神经网络工具箱,基于人工神经网络的预测原理,并将BP网络模型引入到降水量预测领域,以文登市1953-2003年的降水量基础,构建了区域降水量的多输入多输出的前向型BP网络和反馈型Elman网络预测模型,分别预测了该区未来10年的季度和年度降水量的变化趋势,并进行了对比分析。计算结果表明,BP模型应用于降水量预测具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为信息社会的降水量预测工作提供了一种全新的思路和方法。 从预测的结果可以看到BP网络和Elman网络对历史数据的逼近效果非常好,网络的预测符合历史发展曲线。预测结果表明Elman网络的预测值和Bp网络的预测值有一些不同,但是差别不大,在网络收敛的情况下,Bp网络和Elman网络有相近的输出,但Elman网络进一步验证了预测的可靠性。此例主要是说明应用人工神经网络技术来预报长期降水不仅对输入数据有较好的拟合,还可以利用多输出来检测网络预测性能。更主要的是人工神经网络预测不需要知道预测因子和预报量的函数关系。由于BP网络和Elman网络有较强的非线性映射能力,避开了预报因子与预报量的确定函数关系。同时又因为网络的黑箱效果,没有把预测因子和预报量的非线性关系限制在多项式等简单函数上,增强了预测的可靠性。
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP183;P426.613

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【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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9 张海光;面向质量的差压式真空注型工艺及系统研究与实现[D];上海大学;2011年
10 吴文杰;基于信息融合的航空发动机故障诊断方法[D];电子科技大学;2011年
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【同被引文献】
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1 赵坪锐;客运专线无碴轨道设计理论与方法研究[D];西南交通大学;2008年
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1 马军旺;路基不均匀沉降对岔区无砟轨道结构力学特性的影响研究[D];北京交通大学;2011年
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6 左玉良;轨道几何状态检测技术的应用研究[D];同济大学;2007年
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8 郭绪光;基于神经网络的火灾损失建模与预测[D];山东大学;2008年
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10 焦广彦;黄土地区高速铁路线下工程沉降监测及变形预测研究[D];长安大学;2009年
【二级引证文献】
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【二级参考文献】
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8 董岩;基于神经网络的机载三轴稳定平台控制系统算法应用研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2011年
9 Atlas Khan;神经网络的优化与用于优化的神经网络[D];大连理工大学;2013年
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1 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
2 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
3 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
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5 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
6 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
7 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
8 来建波;基于神经网络的路段行程时间预测研究[D];云南大学;2011年
9 闫超;基于BP神经网络的煤矿深埋硐室软岩流变参数反演分析[D];安徽理工大学;2011年
10 段成均;时滞神经网络稳定性分析[D];重庆交通大学;2011年
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