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采用误差反传前向网络(简称BP神经网络)建立汛期(6-8月)降水预测模型,并与采用逐步回归方法建立的模型进行对比试验.结果表明,基于BP神经网络的汛期降水预测模型不仅对历史样本的拟合精度更高,而且其独立样本的预测检验效果也比逐步回归方法更好,是一种具有一定应用前景的汛期降水预测方法.
基于BP神经网络的汛期降水预测模型研究
【摘 要】
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采用误差反传前向网络(简称BP神经网络)建立汛期(6-8月)降水预测模型,并与采用逐步回归方法建立的模型进行对比试验.结果表明,基于BP神经网络的汛期降水预测模型不仅对历史样
【机 构】
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南京气象学院,重庆市气象台,江苏省气象科学研究所
【出 处】
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气象科学
【发表日期】
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2002年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（40075021）资助
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