RBF神经网络的汛期旱涝预报方法研究

运用福建省25个代表站汛期降水量资料,得到了能够反映全省旱涝状况指标,以此指标为预报量,运用相关分析和逐步回归分析方法,从前期海温场、大气环流场中选取了预报因子,并据此建立了福建汛期旱涝的多元线性回归和RBF神经网络预测模型。结果表明,RBF神经网络模型在历史样本拟合精度上、样本交叉检验和模型的实际预测能力上都明显优于传统的线性回归方法,该模型在实际预测中具有良好的应用能力和推广价值。