基于BP神经网络的缺测降水数据插补

来源 :云南农业大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:rgy1983
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
缺测降水数据的插补可以有效改善数据系列的完整性,以元江境内的元江、洼垤、因远、街子河、阿支、磨房河等水文和雨量站点逐月及年降水数据为基础,研究缺测降水数据的插补。站点之间月降水数据相关分析表明:各站点之间相关性较差,相关分析难以满足本研究流域内部分月降水数据插补精度,故尝试采用BP神经网络模型对研究流域降水数据进行插补。研究表明:基于本流域降水数据建立的神经网络模型检测样本合格率达到89.6%,具有较好的插补精度,说明神经网络可以用于本研究流域的缺测降水数据插补,为降水数据缺测的插补提供了新的途径。
其他文献
以烤烟品种JY-02为材料,于2007~2008年在吉林延边烟区进行田间试验,探讨深耕、深耕+秸秆覆盖、垄下深松、垄下深松+秸秆覆盖、传统耕作+秸秆覆盖、传统耕作(CK)等6种不同耕作方式
对马铃薯块茎蛾[Phthorimaes operculella(Zeller)]在马铃薯(Solanu mtuberosum L.)叶片和块茎上产卵的特征进行了一系列的室内试验。通过一个特别设计的连接活性炭过滤器的双向选