基于芒种日分析的BP模型在中长期汛期降雨量预报中的应用 李永坤１,３，马旭２，潘兴瑶１,３，白涛２，邸苏闯１,３，黄强２ (1. 北京市水科学技术研究院,北京100048;2.西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,西安710048;3.北京市非常规水资源开发利用与节水工程技术研究中心,北京100048)
基于芒种日分析的BP模型在中长期汛期降雨量预报中的应用
李永坤１,３，马旭２，潘兴瑶１,３，白涛２，邸苏闯１,３，黄强２
(1. 北京市水科学技术研究院,北京100048;2.西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,西安710048;3.北京市非常规水资源开发利用与节水工程技术研究中心,北京100048)
作者
李永坤 （1987－），男，山东青岛人，高级工程师，主要从事流域水文模拟、城市雨洪利用相关研究。
通讯作者：
马旭 （1994－），女，陕西咸阳人，主要从事水资源系统工程、城市雨洪利用相关研究。
引用格式
李永坤,马旭,潘兴瑶,等.基于芒种日分析的BP模型在中长期汛期降雨量预报中的应用[J].南水北调与水利科技,2019,17(3):01-06,39.
摘要
为提高汛期降雨量中长期预报的精度,采用芒种日分析充分提取有用信息,基于BP神经网络模型,构建了芒种日分析的BP神经网络耦合模型,并将其应用于北京市中长期汛期降雨量的预测?结果表明:相比于常规BP模型,耦合BP模型能够有效提高预报的精度,验证期耦合BP模型模拟值与实测值相关系数为0.78,明显优于常规BP模型的0.42;耦合BP模型较常规BP模型的预报合格率提高了40%?芒种日分析能够充分发掘隐藏在原始数据中的有用信息,降低极端值等噪声数据对预报结果的影响,有效提高了模型的预报精度?将传统节气与人工智能预报技术相结合,为中长期汛期降雨量预报提供了一种新思路?
关键词
中长期预报；芒种日；BP神经网络；极端值；噪声数据
基金项目
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07103-002;8184075);北京市科技新星计划(Z161100004916085);北京市自然科学基金(8161002;8184075);北京市科委项目(Z181100005318003)
