文献类型：期刊文章

作　　者：孙惠合[1] 汪顺勤[1] 晁林海[2]

机构地区：[1]安徽省宿州气象局,宿州234000 [2]安徽省宿州市农业委员会,宿州234000

出　　处：《中国农业气象》

年　　份：2009

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：271-274

语　　种：中文

收录情况：CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：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GM(1,1)模型精度(|Q|=9.36)提高许多。预测2005年后的下一个宿州市春季严重干旱发生年份为2009年,可以作为预报当地春季干旱时的参考,并结合其他方法作进一步预测,为当地防灾减灾提供科学依据。

关 键 词：宿州  春季严重干旱  m-GM(1,  1)模型  BP神经网络

分 类 号：S423]