基于BP和Elman神经网络的福建省汛期旱涝预测模型

被引：9

作者：

王艳姣

邓自旺

王耀庭

宋德众

机构：

[1] 南京师范大学地理科学学院

[2] 福建省专业气象台江苏南京　南京信息工程大学气象灾害和环境变化重点实验室江苏南京　

[3] 江苏南京　南京信息工程大学气象灾害和环境变化重点实验室江苏南京　

[4] 江苏南京　

[5] 福建福州　

来源：

关键词：

动量BP神经网络; Elman神经网络; 汛期旱涝; 预测模型;

D O I：

10.13878/j.cnki.dqkxxb.2004.06.008

中图分类号：

P338 [水文预报];

学科分类号：

摘要：

建立了福建汛期旱涝BP和Elman神经网络预测模型,并对两种模型的性能和差异进行了比较,结果表明:动量BP网络模型,特别是具有局部反馈特性的Elman网络模型具有较好的拟合精度和预报效果。此外两种模型对旱涝等级为2和4的预测偏差较大,而对旱涝等级为3的预测较为准确。

引用

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页数：8

共 8 条