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1.
基于BP神经网络的武汉市分层水温预报模型探究
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陆鹏程
孟翠丽
赵辛慈
《现代农业科技》
2022,(6)
为探讨武汉市分层水温的变化特征及预报方法,本文以武汉市金银湖为例,利用2019-2020年地面观测和分层水温资料,分析气温、气压、蒸发、地温、日照及辐射等气象要素对垂向水温变化的影响,建立武汉地区基于拟牛顿法反向传播(back propagation,BP)神经网络的20cm、40cm、60cm及80cm等层次水温预报模型。仿真结果表明:拟牛顿法BP神经网络的水温预报模型能够表达水温和气象要素的非线性关系,平均预报准确率超过90%,具有较高的预报精度。
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