【摘 要】
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基于天津市1968—2018年的逐日实测降雨数据,分析了天津市降雨的时空分布特征,同时基于极限学习机ELM模型、BP神经网络模型和广义回归神经网络GRNN模型建立了降雨预测模型,计
【机 构】
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海河下游管理局海河防潮闸管理处,达州市达川区水利工程质量与安全监督管理站
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基于天津市1968—2018年的逐日实测降雨数据,分析了天津市降雨的时空分布特征,同时基于极限学习机ELM模型、BP神经网络模型和广义回归神经网络GRNN模型建立了降雨预测模型,计算了不同模型模拟值的相对误差RE、模型效率系数Ens和决定系数R2,找出最优模型。结果表明,天津市降雨呈现逐渐降低趋势,且自西向东逐渐提高,ELM模型RE最低而Ens和R2最高,表明ELM模型精度最高,可作为当地降雨预报的计算模型使用。
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