PCA-BP神经网络在降水预测中的应用研究

该文提出了一种基于主成分分析(PCA)与误差反向传播(BP)神经网络的降水预测模型。首先,通过主成分分析法对降水的主要影响因素进行主成分提取,选取贡献率大于85%的5个主成分来代替原来的14个影响因素,以消除原始输入数据的相关性,解决神经网络建模时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题;然后,以主成分分析结果为输入建立降水BP神经网络预测模型。仿真结果表明PCA-BP神经网络模型性能优于传统BP神经网络,能够满足降水预测的要求。