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宿州市秋冬连旱的灰色BP神经网络预测模型

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【作者】 孙学浩孙惠合

【Author】 SUN Xue-hao et al(Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing,Jiangsu 210044)

【机构】 南京信息工程大学安徽省宿州市气象局

【摘要】 秋冬连旱是影响宿州冬小麦、油菜等越冬作物生长发育的重要因素。以Z指数≤-0.8为标准,确定宿州市秋冬持续重旱年份序列,建立GM(1,1)预测模型,并应用BP人工神经网络(BP-ANN)对残差进行拟合,对GM(1,1)预测模型进行修正。结果表明,拟合结果较单一的GM(1,1)模型有一定提高。预测2008年后的下一个宿州市秋冬(10月~2月)持续重旱年度发生在2017~2018年,对当地农业生产和防灾减灾有一定的参考价值。

【所属期刊栏目】 资源与环境 (2009年24期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2009.24.168
  • 【分类号】S423;S126
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】62
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