小波神经网络在降水量预测中的应用研究

摘要

根据吉林西部的自然条件,运用小波神经网络方法,分别对乾安、通榆、扶余三个地区1957-2010年的月降水量资料进行分析,利用多组输入输出数据对模型进行训练,最终分别确定上述三地区任35a的相应降水量值与之后10a每年月降水量最大值、最小值及平均值之间的映射关系,并预测这三个地区2011-2020年的降水量值。与前人利用一组输入输出数据对模型进行训练不同,本文利用多组输入输出样本对模型进行训练。使模型更可靠,更贴近实际,进一步提高了模型的精确性。结果表明:采用小波神经网络方法对降水量进行预测,方法可行、精度较高、结果可靠;上述三地区2011-2020年平均降水量较1957-2010年平均降水量偏少,处于降水量变化周期的枯水期。降水量预测可为当地的防洪、抗旱工作提供依据。