基于bp神经网络的降雨量预测研究

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2、疫論庭赫哪巧＇楚皆．，－或乂！＇Ａ技勢嘴一＇＾＇‘？义．．．＇＞＜＇．誇．京－．；．＞Ｊ－．懿．１＃‘．．Ｖ．ｖ八，－、心！，．ｎ．禱＆Ｖ：卷；桑Ｉ為＇梦＇５ｒ新、Ｐ兴！；批韻ｖ＼卷．ｒ满苗一．貧餐身ｌ５．霸；苦廣ｉ洁ｖ％這．３奪或／＼量－．苗ｅ／，變；證‘．巧—．．‘．卽啤藥ａ策義非‘—某爹零Ｖ一ｕ．．：＂７＇每細琴，ｋ＾舞、＾％藏Ｊ４＃：／Ｅ＞，｜＇早笔＾巧｜／妒達名４新電＞．／／｜Ｓ？．赛要：，熱養４？苗户接苗＞苗．心．．Ｗ辟：續Ｈ每奋＾苗壤；｜ｒ急４，馨Ｖ．；．弯，，＇游声＇童．細驚，足凌々ｖ；／？Ｙ萬，驚‘

3、户．；＼Ｊ．常横藻枯巧；讀著，ｆ冀弘夸八：二贫ｉ、雪电ｔ＼ｒ為；驚唉》‘為／二兴茲扛，．＜￡铅７＇锻＇ｓ公（／公脊户＇．祭除满．巧；‘．，心ｖ；，或．，林違齡無若＾養篇Ｍ分类号密级ＵＤＣ位代码Ｃ去单户Ｉ卿斋祭巫乂緣全日制硕±专业学位论文基于目Ｐ神经网络的降雨量预测研究ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＯｎＲａｉｎｆａｌｌＢａｓｅｄＯｎＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ硏究生姓名周泽世指导教师张红燕校外指导教师＾学位类型农业推广学科领域农

4、业信息化研究方向模式识别与预测论文答辩日期答辩委贵会主席＞７＾＾二〇—五年六月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在指导老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经。尽我所知发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得湖南农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：时间：年／月２日＾关于论文使用授权的说明本人完全了解湖南农业大学有关保留、使用学位论文的规定，目日：学校

5、有权保留送交论文的复印件和电子稿，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意湖南农业大学可Ｗ用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容，并同意将由此产生的收益捐赠给学校教育基金会用于发展研究生教育。（保密的学位论文在解密后应遵守此协议）广禾研究生签在＆时间：年名＾，导师签名：时间：年＿月＾＾；］兩摘要摘要在农业经济生产活动中，降雨量的变化是影响农业生产决策的重要依据。准确预测降雨量对农业生产具有重要指导意义一。而降雨量是个非线性、非稳定性的时间序，。列，且受诸

6、多因素影响对其预测的难度较大预测结果很大程度上取决于数据的处理方法和预测模型的构建，为了提高降雨量预测预报的准确性，本文从１＾下几个方面进行了研究：（１）降雨量预测方法的研究。基于经验模态分解化ｍｐｉｒｉｃａｌＭｃｘｉｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＭＤ）、地统计学（Ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＧＳ）、Ｗ及实验室前期发展的融入了变量筛选和一－网络优化的－ＲＥＭＣＣＢＰＮＮ种新的降雨量预测模型ＥＭＤ－ＧＳ－ＩＶＩＶ模型提出了－ＲＥＭＣＣ－ＢＰＮＮ。其具体步骤如下：首先利用ＥＭＤ将降雨量序列分解为多个固有模式函数（ＩｎｔｒｉｎｓｉｃＭ

7、ｏｄｅＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＩＭＦ），然后对得到的每个ＩＭＦ分量基于ＧＳ定阶、拓－ＩＭＦＩＶ民ＥＭＣＣ－ＢＰＮＮ阶，并对拓阶后的分量分别单独基于模型实施独立预测，最后将各分量预测结果相加得到最终降雨量预测值。将文献降雨量实验数据应用－－－－ＥＭＤＧＳＩＶ化ＭＣＣＢＰＮＮ比于传统模型具有更好的预模型进行预测，结果表明其相测精度和泛化能力。２一（）降雨量的维时间序列预测。通过降雨量历史观测值分析出各个时期观测值－－－－之间的规律从而对未来降雨趋势进行预测ＧＳＩＶＲＥＭＣＣＢＰＮＮ。运用ＥＭＤ模型对长沙市年降雨量一维时间序列数据进行预、岳

8、阳市月降雨