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王影

作品数：1 被引量：8H指数：1
供职机构：华北水利水电大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：天文地球更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇天文地球

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇降水
  • 1篇降水量
  • 1篇降水量序列
  • 1篇降水预测
  • 1篇广义神经网络
  • 1篇ARMA
  • 1篇GRNN

机构

  • 1篇电子科技大学
  • 1篇西安理工大学
  • 1篇华北水利水电...

作者

  • 1篇畅建霞
  • 1篇黄春艳
  • 1篇韩志伟
  • 1篇王志良
  • 1篇王影

传媒

  • 1篇人民黄河

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于EEMD和GRNN的降水量序列预测研究被引量：8
2017年
为提高非平稳性、非线性降水序列的预测精度,利用基于集合经验模态分解和广义神经网络的预测模型对郑州市1951—2011年的年降水量序列进行了分析。结果表明:集合经验模态分解减弱了经验模态分解IMF分量的模态混叠现象,提高了广义神经网络的预测精度;相对于经验模态分解的广义神经网络和传统的ARMA方法,基于集合经验模态分解的广义神经网络的预测结果更加精确,具有收敛速度快及预测精度高等特点。
黄春艳韩志伟畅建霞王志良柳闪丁皖豫王影
关键词：ARMA广义神经网络降水预测
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共1页<1>
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