| 长江中下游汛期降水GA-BP预测模型 |
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| 引用本文： | 胡邦辉,成 龙,王学忠,黄 泓,王 举.长江中下游汛期降水GA-BP预测模型[J].解放军理工大学学报,2016(6):564-570. |
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| 作者姓名： | 胡邦辉 成 龙 王学忠 黄 泓 王 举 |
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| 作者单位： | 1.解放军理工大学 气象海洋学院，江苏 南京，211101；2.解放军61221部队，北京 100091,1.解放军理工大学 气象海洋学院，江苏 南京，211101；2.解放军61221部队，北京 100091,1.解放军理工大学 气象海洋学院，江苏 南京，211101；2.解放军61221部队，北京 100091,1.解放军理工大学 气象海洋学院，江苏 南京，211101；2.解放军61221部队，北京 100091,1. College of Meteorology and Oceanography, PLA Univ. of Sci. & Tech., Nanjing 211101, China;2.Unit No.61221 of PLA, Beijing 100091, China |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（41475070，41375049） |
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| 摘 要： | 为分析遗传算子选择方案对遗传算法优化神经网络(GA-BP)方法的影响,建立了长江中下游汛期降水短期气候预测GA-BP模型。以最大适应度函数值为指标,比较遗传算法在不同选择、交叉、变异和整体策略方案组合中的差别,在周期特征分析的基础上讨论了不同因子组合对GA-BP模型预测效果的影响。结果表明,用竞争选择法、自适应交叉、变异和精英策略法组合构成的遗传算子方案获得的最大适应度函数值为1.35,高于其他遗传算子选择方案获得的最大适应度。利用GA-BP模型对2003-2012年汛期的降水量进行预测试验,结果表明,同时考虑环流、海温等物理影响和预测量自身周期特征的因子选择方案,模型预测值与观测值的均方根误差为129.65mm、相关系数为0.772,优于其他因子筛选方案。
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| 关 键 词： | 汛期降水 气候预测 预测因子 均生函数 遗传算法优化神经网络 |
| 收稿时间： | 2016/3/4 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/4/18 0:00:00 |
GA-BP model for forecasting rain season precipitation over middle-lower reaches of Yangtze River |
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| HU Banghui,CHENG Long,WANG Xuezhong,HUANG Hong and WANG Ju.GA-BP model for forecasting rain season precipitation over middle-lower reaches of Yangtze River[J].Journal of PLA University of Science and Technology(Natural Science Edition),2016(6):564-570. |
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| Authors: | HU Banghui CHENG Long WANG Xuezhong HUANG Hong and WANG Ju |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | rain season precipitation climatic prediction predictive factor mean generation function GA-BP |
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