[1]单红喜.基于神经网络模型的降水量预测研究[J].江苏水利,2017,(09):54-57.
　SHAN Hongxi.Study on precipitation prediction based on neural network model[J].JIANGSU WATER RESOURCES,2017,(09):54-57.
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基于神经网络模型的降水量预测研究()
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《江苏水利》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2017年09期
页码:
54-57
栏目:
水文水资源
出版日期:
2017-09-09

文章信息/Info

Title:
Study on precipitation prediction based on neural network model
文章编号:
1007-7839（2017）09-0054-04
作者:
单红喜
大丰区小海水利管理服务站，江苏 盐城 224121
Author(s):
SHAN Hongxi
Xiaohai Water Management Service Station of Dafeng District，Yancheng 224121，Jiangsu
关键词:
神经网络; 降水量; 预测
Keywords:
neural network; precipitation; prediction
分类号:
[TV124]
文献标志码:
B
摘要:
采用BP 和Elman 神经网络分别建立预测模型，并以盐城市大丰区连续27 年的降水资料为实例对预测模型进行了具体的应用。结果表明：BP 神经网络和Elman 神经网络都可以有效预测降水量，但是BP 神经网络模型预测精度要优于Elman 神经网络模型，具有更高的稳定性和准确性。
Abstract:
BP neural network and Elman neural network were respectively used to establish the prediction model, which were applied to the precipitation data of Dafeng District in Yancheng City for 27 years continuously.The result showed that both BP neural network and Elman neural network could effectively predict the precipitation.However, the prediction accuracy of BP neural network model was better than Elman neural network model, and the former method did have higher stability and accuracy.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
作者简介：单红喜（1965-），男，本科，工程师，主要从事水利工程管理工作。
更新日期/Last Update: 2017-09-15