灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应用

被引：4

作者：

迟道才 ^{[1
]}

张瑞 ^{[1
]}

张清 ^{[2
]}

孙东昊 ^{[1
]}

机构：

[1] 沈阳农业大学

[2] 辽阳市水利局

来源：

沈阳农业大学学报 | 2008年 / 01期

关键词：

灰色模型; BP网络; 涝灾预测; 灰色神经网络组合模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

P338.6 [];

学科分类号：

摘要：

洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容。应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN)。以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型。预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的。

引用

页码：118 / 120

页数：3

共 10 条

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