基于BP神经网络模型黑龙江漠河段气温变化对开江影响预测

发布时间：2021-05-15 02:48

　　黑龙江干流上游段在开江期常发生冰塞冰坝灾害,开江期气温升高是冰层融化和崩解前提条件,开江期气温变化研究对冰坝生消研究和预测极为重要。选取黑龙江漠河段1996～2012年日平均气温数据,基于BP神经网络模型预测2021年和2022年开江期日平均气温变化趋势。在BP神经网络模型中,将1996～2005年日平均气温数据作为模型输入层,2015年日平均气温作为输出层。结果表明,黑龙江漠河段4月份气温逐年升高且负气温天数占比趋于40%,BP神经网络相关系数R2为0.9,误差仅为0.41℃。预测结果表明,2021年4月日平均气温低且变化剧烈,对2021年开江情况产生不利影响,2022年4月日平均气温偏高,变化较平缓,"文开江"发生概率较大。 

【文章来源】：东北农业大学学报. 2020,51(08)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 研究区概况与研究方法
    1.1 漠河概况
    1.2 指标选取
    1.3 BP神经网络构建
    1.4 数据来源及处理
2 结果与分析
    2.1 漠河站开江期气温
    2.2 BP神经网络模型建立
    2.3 基于BP神经网络模型气温预测
3 讨论
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络的汽油机尾气排放预测[J]. 左付山,李政原,吕晓,张营.  江苏大学学报(自然科学版). 2020(03)
[2]基于灰色-BP神经网络的福州市年平均气温预测模型[J]. 林耿,郑紫微.  河南工程学院学报(自然科学版). 2018(04)
[3]基于神经网络理论的开河期冰坝预报研究[J]. 王涛,刘之平,郭新蕾,付辉,刘文斌.  水利学报. 2017(11)
[4]黑龙江漠河段防凌汛灾害状况及防御对策[J]. 高丽云,任淑芬,韩冰.  黑龙江水利科技. 2013(05)
[5]基于网络的自适应模糊推理系统在冰情预报中的应用[J]. 王涛,杨开林,郭新蕾,付辉.  水利学报. 2012(01)
[6]黑龙江、松花江、嫩江冰坝凌汛的气象成因分析[J]. 潘华盛,吴琼,廖厚初.  黑龙江水专学报. 2009(02)
[7]基于模糊识别人工神经网络的冰凌预报模型[J]. 冀鸿兰,朝伦巴根,陈守煜.  水力发电. 2008(11)
[8]嫩江上游冰坝预报初探[J]. 戴艳文,周绍飞,陈思宇.  黑龙江水专学报. 2005(02)
[9]冰凌预报模糊优选神经网络BP方法[J]. 陈守煜,冀鸿兰.  水利学报. 2004(06)
[10]’99黑龙江上游冰坝的成因分析[J]. 杨广云,崔永生,徐实.  黑龙江水利科技. 1999(04)



本文编号：3186800