【摘 要】
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为更好地表达降雨量的空间分布, 将粒子群算法（ PSO ） 优化后的反向传输（ BP ） 神经网络分别运用于三峡区间流域日、 月和年降雨量的空间插值中, 并与单纯 BP神经网络和克里金的
【机 构】
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四川大学水利水电学院,四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室
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为更好地表达降雨量的空间分布, 将粒子群算法（ PSO ） 优化后的反向传输（ BP ） 神经网络分别运用于三峡区间流域日、 月和年降雨量的空间插值中, 并与单纯 BP神经网络和克里金的插值效果作对比.研究结果表明： 在日和年的时间尺度上, PSOBP插值性能较 BP有明显改善, 且优于克里金的插值效果; 在月时间尺度上, PSOBP插值效果与 BP接近且优于克里金.因此, PSOBP能较好地揭示降雨量在空间的分布规律, 也具备在不同时间尺度上对降雨量进行空间插值的能力, 是一种较优的降雨空间插值方
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