[发明专利]一种基于优化的BP神经网络算法的降水量预测方法有效
| 申请号： | 202010030817.9 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111210082B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 上官明;王剑超;杨子贤;高岩;胡伍生 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/0499;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 刘莎 |
| 地址： | 210096*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于优化的BP神经网络算法的降水量预测方法，包括以下步骤：S1：基于ERA5数据在Bevis模型的基础上增加年周期项和水汽压的自然对数项，建立非线性方程格网大气加权平均温度(Tm)模型；S2：利用全球卫星导航定位系统(GNSS)数据的天顶总延迟、地面温度、地面气压等信息计算得到天顶湿延迟，以及S1步骤得到的Tm模型，得到GNSS大气可降水量(PWV)；S3：利用结合互信息分析以及粒子群算法优化的BP(Back‑Propagation)神经网络算法建立降水量预测模型；S4：设计一体化降水量预测系统，得到降水量，并验证其精度。本发明有效提高了计算精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 优化 bp 神经网络 算法 降水量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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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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