10.3969/j.issn.2095-2783.2018.09.013
基于遗传小波神经网络的GPS可降水量预测
针对GPS可降水量时间序列具有随机性和非线性的特点,利用遗传算法优化小波神经网络的输入参数,建立基于遗传小波神经网络的GPS可降水量预测模型.结果表明,遗传小波神经网络预测方法的均方根误差为0.124 mm,平均绝对百分误差为0.167％,其精度相比BP神经网络和小波神经网络方法均有明显提高,能更好地反映可降水量的变化特征.
GPS可降水量、遗传算法、小波神经网络、BP神经网络、预测
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P457.6;P228.9(天气预报)
国家自然科学基金资助项目41704027;广西自然科学基金资助项目2017GXNSFBA198139;广西中青年教师基础能力提升项目2017KY0267,KY2016YB189;广西空间信息与测绘重点实验室资助课题16-380-25-11,15-140-07-11
2018-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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