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基于RBF神经网络马尔可夫模型的降水量预测
  • ISSN号:1007-4929
  • 期刊名称:《节水灌溉》
  • 时间:0
  • 分类:S165.25[农业科学—农业气象学;农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]河海大学水电水利学院,江苏南京210098, [2]宿迁市水务局,江苏宿迁223800
  • 相关基金:国家自然科学基金(50839002); 公益性行业(农业)科研专项经费项目(200903001-05)
中文摘要:

降水量预测是制定抗旱防涝对策的重要依据,其预测方法是科学准确预测降水的重要手段。为提高降水量预测的精确度,应用RBF神经网络与马尔可夫相结合,建立R-M降水量预测模型,介绍了它的基本原理及算法,并给出了该模型建立的具体过程,最后将该模型应用于降水量预测工作中,实例验证结果令人满意。

英文摘要:

Precipitation predicting is an important base of making countermeasures for drought and flood.The selection of forecasting method is also important for scientific and accurate precipitation predicting.The model of RBF neural network and Markov model is brought out in this paper brings out,and its basic principle as well as algorithm is introduced in detail.The model building-up process is also introduced.Finally,it is applied to predict monthly precipitation,and the result shows that it is practicable to predict.

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期刊信息
  • 《节水灌溉》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:水利部
  • 主办单位:中国国家灌溉排水委员会 中国灌溉排水发展中心 武汉大学 国家节水灌溉北京工程技术研究中心
  • 主编:李远华
  • 地址:武汉大学二区
  • 邮编:430072
  • 邮箱:jieshuiguangai@188.com
  • 电话:027-68776133
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-4929
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1420/TV
  • 邮发代号:38-17
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,水利部优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 英国农业与生物科学研究中心文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10056