人工神经网络在降水量空间插值中的应用研究

被引：6

作者：

莫林

张秋文

机构：

[1] 华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室

来源：

计算机与数字工程 | 2007年 / 09期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

降水量空间插值; 人工神经网络; BP神经网络; 径向基神经网络; 反距离加权法; 克里金方法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

降水的空间分布信息在水资源管理与分析中越来越重要,而降水插值是获取降水量信息的重要途径。对云南省内117个站点进行月平均、年平均的空间降水插值试验,采用融合地理信息的BP网络模型和径向基函数网络模型,并选取反距离加权法和克里金方法,对各种方法的插值结果进行对比分析,计算结果表明,人工神经网络方法可调参数较少,操作简单,插值效果较好。

引用

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