本文主要研究内容
作者赵国超,赵鹏飞,汪光远（2019）在《天津市降雨时空分布特征及预测模型研究》一文中研究指出：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。
Abstract
ji yu tian jin shi 1968—2018nian de zhu ri shi ce jiang yu shu ju ,fen xi le tian jin shi jiang yu de shi kong fen bu te zheng ,tong shi ji yu ji xian xue xi ji ELMmo xing 、BPshen jing wang lao mo xing he an yi hui gui shen jing wang lao GRNNmo xing jian li le jiang yu yu ce mo xing ,ji suan le bu tong mo xing mo ni zhi de xiang dui wu cha RE、mo xing xiao lv ji shu Enshe jue ding ji shu R2,zhao chu zui you mo xing 。jie guo biao ming ,tian jin shi jiang yu cheng xian zhu jian jiang di qu shi ,ju zi xi xiang dong zhu jian di gao ,ELMmo xing REzui di er Enshe R2zui gao ,biao ming ELMmo xing jing du zui gao ,ke zuo wei dang de jiang yu yu bao de ji suan mo xing shi yong 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自海河水利的赵国超,赵鹏飞,汪光远，发表于刊物海河水利2019年04期论文，是一篇关于天津论文,时空分布论文,神经网络论文,极限学习机论文,降雨预测论文,海河水利2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自海河水利2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。