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预报，读音yù bào，汉语词语，意思是先报告，预先告知，出自《坛经·付嘱品》。以下是小编整理的BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究范文(精选五篇)，仅供参考，大家一起来看看吧。
【篇一】BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究
神经网络在空气污染预报中的应用研究
摘要：空气污染预报是一项复杂的系统工程,是当今环境科学研究的热点,国内外已有将神经网络法应用于大气污染预报的研究.本论文以PM2.5为例,采用伦敦市PM2.5的小时平均浓度数据,使用传统的BP神经网络建立预报模型,定量预测伦敦市PM2.5的.小时平均浓度,探讨了大气污染预报网络的建模过程中,扩大样本集、去除样本集数据噪声和在输入向量中加入气象变量等因素对建模所产生的影响.最后得出结论,适当的选择样本集、气象变量,有利于提高所建立网络模型的预测精度.作 者：苏静芝 秦侠 雷蕾 姚小丽 SU Jing-zhi QIN Xia LEI Lei YAO Xiao-li 作者单位：北京工业大学环境与能源工程学院,北京,100022 期 刊：四川环境 ISTIC Journal：SICHUAN ENVIRONMENT 年，卷(期)：, 27(2) 分类号：X83 关键词：空气污染预报 人工神经网络 BP网络【篇二】BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究
基于MATLAB7的神经网络在灌溉用水量预测中的应用研究
灌溉用水量的预测对于灌区管理工作具有重要的指导意义,使用神经网络方法预测灌溉用水量.介绍了BP网络的`算法步骤.并且以铁甲灌区为例,使用软件MATLAB 7对所设计的网络进行学习和训练,隐含层单元数的选取采用实验法,最终以隐单元数为13的网络预测性能最好,误差也达到精度要求.所建模型可以预测铁甲灌区的灌溉用水量.
作 者：唐延芳 迟道才 王殿武 吴萍 张瑞 TANG Yan-fang CHI Dao-cai WANG Dian-wu WU Ping ZHANG Rui 作者单位：唐延芳,迟道才,吴萍,张瑞,TANG Yan-fang,CHI Dao-cai,WU Ping,ZHANG Rui(沈阳农业大学,沈阳,110161)王殿武,WANG Dian-wu(辽宁省水文水资源勘测局,沈阳,110003)
刊 名：沈阳农业大学学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SHENYANG AGRICULTURAL UNIVERSITY 年，卷(期)： 37(6) 分类号：S274.2 关键词：灌溉用水量 BP网络 预测 铁甲灌区【篇三】BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究
BP神经网络在洪流预报中的应用
通过归纳分析,结合实际的采集数据,对降雨径流预报的人工神经网络模型进行了改进,并针对不同的"预报系统,采用改进的自适应BP算法进行分析,指出了今后洪流预报发展的方向.
作 者：冯必波 张伶俐 陈艳 FENG Bi-bo ZHANG Ling-li CHEN Yan 作者单位：冯必波,陈艳,FENG Bi-bo,CHEN Yan(重庆工学院,计算机科学与工程学院,重庆,400054)张伶俐,ZHANG Ling-li(重庆工学院,外国语学院,重庆,400054)
刊 名：重庆工学院学报（自然科学版） ISTIC英文刊名：JOURNAL OF CHONGQING INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年，卷(期)：2008 22(7) 分类号：P457 关键词：BP神经网络 洪流预报 智能系统【篇四】BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究
BP神经网络在灌区需水量预测中的应用
随着塔里木河下游水量逐年减少的趋势,铁干里克灌区水资源危机显的`越来越严重.运用BP神经网络方法预测需水量,对灌区适时调整产业结构,保护生存和生态环境,促进区域社会经济和谐发展有重要意义.
作 者：陈小强 胡向红 袁铁柱 张建 CHEN Xiao-Qiang HU Xiang-Hong YUAN Tie-Zhu ZHANG Jian 作者单位：新疆农业大学,水利与土木学院,新疆,乌鲁木齐,830052 刊 名：地下水 英文刊名：UNDERGROUND WATER 年，卷(期)：2009 31(6) 分类号：P641.8 关键词：铁干里克灌区 BP神经网络 需水量预测【篇五】BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究
BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究
降雨侵蚀力反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,是建立通用土壤流失方程USLE的最基本冈子之一.由于降雨侵蚀力计算过程中所需资料较难收集,给其计算增加了难度.运用BP神经网络方法对降雨侵蚀力与地理之间的关系进行研究,建立降雨侵蚀力BP神经网络模型.对福建省46个地域的.降雨侵蚀力进行研究,结果表明:所建立的降雨侵蚀力BP神经网络模型对模拟预测福建不同地域的降雨侵蚀力,平均模拟精度为96.81%,平均预测精度为95.68%,达到了较为理想的效果.这不仅为降雨侵蚀力的预测预报提供了科学依据,而且也为BP神经网络在水土保持研究中的应用开辟了新的思路.
作 者：张坤 丁新新 洪伟 吴承祯 ZHANG Kun DING Xin-xin HONG Wei WU Cheng-zhen 作者单位：福建省高校森林生态系统过程与经营重点实验室,福州,350002 刊 名：水土保持研究 ISTIC PKU英文刊名：RESEARCH OF SOIL AND WATER CONSERVATION 年，卷(期)： 16(1) 分类号：S157.1 关键词：降雨侵蚀力 地理因素 BP神经网络模型