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均生函数与人工神经网络相结合的降水预报模型研究

农吉夫  金龙  
【摘要】:本文采用均生函数方法对原始月降水量序列重构系列构造延拓矩阵,以此作为自变量,原始降水序列作为因变量。再利用主成分分析法提取对因变量影响强的成分作为神经网络的输入因子,原始序列作为输出因子,建立神经网络预测模型。通过正态性检验,结果表明广西北部地区5月份降水量服从正态分布。通过对广西北部地区5月份降水量进行实际建模并与时间序列分析模型进行对比预测试验,结果表明,基于主成分分析与均生函数相结合的人工神经网络预报模型较好,是一种具有较高应用价值的预测方法。

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