[发明专利]基于改进BP神经网络拟合多种气候模式的气候变化预测方法及系统有效
| 申请号： | 201610109283.2 | 申请日： | 2016-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN105740991B | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 钟平安;吴业楠;朱非林;徐斌;李天成;付吉斯 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 窦贤宇 |
| 地址： | 211199 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进BP神经网络拟合多种气候模式的气候变化预测方法及系统，包括以下步骤：收集表征气候变化特征的降雨数据；对气候模式预测网格数据进行降尺度处理，得到与实测资料同分辨率的长系列资料；将降尺度后的气候模式预测系列进行均值校正；建立改进BP神经网络模型并确定网络模型结构；训练和检验所建立的BP神经网络模型；利用模型输出预测未来气候时空变化。本发明改进了BP神经网络的输入输出数据处理，并拟合多种气候模式用以预测未来气候变化，增加了预测结果的可靠性，弥补了以往单一模式在评估时偏差较大及多模式集合评估时未考虑流域空间不均匀性等不足。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 bp 神经网络 拟合 多种 气候 模式 气候变化 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于改进BP神经网络拟合多种气候模式的气候变化预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、收集表征气候变化特征的降雨数据；步骤2、对气候模式预测网格数据进行降尺度处理，得到与实测资料同分辨率的长系列资料；步骤3、将降尺度后的气候模式预测系列进行均值校正；步骤4、建立改进BP神经网络模型并确定网络模型结构；步骤5、训练和检验所建立的BP神经网络模型；步骤6、利用模型输出预测未来气候时空变化。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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