宿州春季重旱发生年份的灰色神经网络预测模型

• 作 者: 孙惠合 汪顺勤 晁林海
• 机 构: 安徽省宿州气象局,安徽省宿州市农业委员会
• 出 处: 中国农业气象
• 发表日期: 2009年2期
• 关键词: 宿州 春季严重干旱 m-GM(1 1)模型 BP神经网络 Suzhou Serious spring drought M-GM （ 1 1 ） model

宿州春季严重干旱序列数据偏少，可用传统GM（1，1）模型进行预测，但由于序列变化幅度较大，预测效果不理想。本文利用灰色与BP神经网络组合模型对宿州春季重旱发生年份进行预测，即首先弱化序列变化幅度，并改进GM（1，1）模型导数信息处理方式，构建可逼近精度目标的m—GM（1，1）预测模型，然后应用BP神经网络对m—GM（1，1）模型的残差进行拟合，对m—GM（1，1）预测模型进行修正。结果表明，灰色神经网络组合模型的精度（｜Q｜=0．0045）比单一的1．7-GM（1，1）模型（｜Q｜=4．18）和传统的单一