递归神经网络在降雨量预测中的应用研究

被引：9

作者：

张帅

魏正英

张育斌

机构：

[1] 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室

来源：

节水灌溉 | 2017年 / 05期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

降雨量预测; 递归神经网络; 长短期记忆; 通过时间反向传播;

D O I：

暂无

中图分类号：

S161.6 [降水、降雪]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

0903 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

递归神经网络(RNN)模型近年来在许多任务上表现出了优良的性能。运用具有长短期记忆(LSTM)单元的递归神经网络构建模型和通过时间反向传播(BPTT)算法更新网络权重解决长期降雨量的预测问题,较好地解决了高维数、非线性和局部极小问题。选取了前馈神经网络模型(FNN)、小波神经网络(WNN)模型和整合移动平均自回归(ARIMA)模型3种模型进行验证比较。仿真结果表明,递归神经网络模型优于其他模型,训练结果与实际值接近,预测精度较高。预测结果为农业用水管理、合理制定灌溉制度提供了重要的科学依据。

引用

页码：63 / 66+71 +71

页数：5

共 5 条

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