基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降雨量預(yù)測研究

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3、戶．；＼Ｊ．常橫藻枯巧；讀著，ｆ冀弘夸八：二貧ｉ、雪電ｔ＼ｒ為；驚唉》‘為／二興茲扛，．＜￡鉛７＇鍛＇ｓ公（／公脊戶＇．祭除滿．巧；‘．，心ｖ；，或．，林違齡無若＾養(yǎng)篇Ｍ分類號密級ＵＤＣ位代碼Ｃ去單戶Ｉ卿齋祭巫乂緣全日制碩±專業(yè)學(xué)位論文基于目Ｐ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降雨量預(yù)測研究ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＯｎＲａｉｎｆａｌｌＢａｓｅｄＯｎＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ硏究生姓名周澤世指導(dǎo)教師張紅燕校外指導(dǎo)教師＾學(xué)位類型農(nóng)業(yè)推廣學(xué)科領(lǐng)域農(nóng)

4、業(yè)信息化研究方向模式識別與預(yù)測論文答辯日期答辯委貴會主席＞７＾＾二〇—五年六月獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的論文是我個人在指導(dǎo)老師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果，除了文中特別加Ｗ標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)。盡我所知發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料一。與我同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。研究生簽名：時間：年／月２日＾關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，目日：學(xué)校

5、有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件和電子稿，允許論文被查閱和借閱，可Ｗ采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。同意湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)可Ｗ用不同方式在不同媒體上發(fā)表、傳播學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，并同意將由此產(chǎn)生的收益捐贈給學(xué)校教育基金會用于發(fā)展研究生教育。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此協(xié)議）廣禾研究生簽在＆時間：年名＾，導(dǎo)師簽名：時間：年＿月＾＾；］兩摘要摘要在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟生產(chǎn)活動中，降雨量的變化是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策的重要依據(jù)。準(zhǔn)確預(yù)測降雨量對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要指導(dǎo)意義一。而降雨量是個非線性、非穩(wěn)定性的時間序，。列，且受諸

6、多因素影響對其預(yù)測的難度較大預(yù)測結(jié)果很大程度上取決于數(shù)據(jù)的處理方法和預(yù)測模型的構(gòu)建，為了提高降雨量預(yù)測預(yù)報的準(zhǔn)確性，本文從１＾下幾個方面進行了研究：（１）降雨量預(yù)測方法的研究?；诮?jīng)驗?zāi)B(tài)分解化ｍｐｉｒｉｃａｌＭｃｘｉｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＭＤ）、地統(tǒng)計學(xué)（Ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＧＳ）、Ｗ及實驗室前期發(fā)展的融入了變量篩選和一－網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的－ＲＥＭＣＣＢＰＮＮ種新的降雨量預(yù)測模型ＥＭＤ－ＧＳ－ＩＶＩＶ模型提出了－ＲＥＭＣＣ－ＢＰＮＮ。其具體步驟如下：首先利用ＥＭＤ將降雨量序列分解為多個固有模式函數(shù)（ＩｎｔｒｉｎｓｉｃＭ

7、ｏｄｅＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＩＭＦ），然后對得到的每個ＩＭＦ分量基于ＧＳ定階、拓－ＩＭＦＩＶ民ＥＭＣＣ－ＢＰＮＮ階，并對拓階后的分量分別單獨基于模型實施獨立預(yù)測，最后將各分量預(yù)測結(jié)果相加得到最終降雨量預(yù)測值。將文獻降雨量實驗數(shù)據(jù)應(yīng)用－－－－ＥＭＤＧＳＩＶ化ＭＣＣＢＰＮＮ比于傳統(tǒng)模型具有更好的預(yù)模型進行預(yù)測，結(jié)果表明其相測精度和泛化能力。２一（）降雨量的維時間序列預(yù)測。通過降雨量歷史觀測值分析出各個時期觀測值－－－－之間的規(guī)律從而對未來降雨趨勢進行預(yù)測ＧＳＩＶＲＥＭＣＣＢＰＮＮ。運用ＥＭＤ模型對長沙市年降雨量一維時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)、岳

8、陽市月降雨