期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于EEMD和GRNN的降水量序列预测研究
被引量：
8
1
作者
黄春艳
韩志伟
+4 位作者
畅建霞
王志良
柳闪
丁皖豫
王影
《人民黄河》
CAS
北大核心
2017年第5期26-28,共3页
为提高非平稳性、非线性降水序列的预测精度,利用基于集合经验模态分解和广义神经网络的预测模型对郑州市1951—2011年的年降水量序列进行了分析。结果表明:集合经验模态分解减弱了经验模态分解IMF分量的模态混叠现象,提高了广义神经网...
为提高非平稳性、非线性降水序列的预测精度,利用基于集合经验模态分解和广义神经网络的预测模型对郑州市1951—2011年的年降水量序列进行了分析。结果表明:集合经验模态分解减弱了经验模态分解IMF分量的模态混叠现象,提高了广义神经网络的预测精度;相对于经验模态分解的广义神经网络和传统的ARMA方法,基于集合经验模态分解的广义神经网络的预测结果更加精确,具有收敛速度快及预测精度高等特点。
展开更多
关键词
ARMA
广义神经网络
集合经验模态分解
降水预测
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于EEMD和GRNN的降水量序列预测研究
被引量：
8
1
作者
黄春艳
韩志伟
畅建霞
王志良
柳闪
丁皖豫
王影
机构
华北水利水电大学数学与信息科学学院
西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室
电子科技大学航空航天学院
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2017年第5期26-28,共3页
基金
国家自然科学基金重大项目(51190093)
国家自然科学基金资助项目(51179148)
+1 种基金
国家"973"计划项目(2011CB403306)
河南省高等学校重点科研项目(15A110050)
文摘
为提高非平稳性、非线性降水序列的预测精度,利用基于集合经验模态分解和广义神经网络的预测模型对郑州市1951—2011年的年降水量序列进行了分析。结果表明:集合经验模态分解减弱了经验模态分解IMF分量的模态混叠现象,提高了广义神经网络的预测精度;相对于经验模态分解的广义神经网络和传统的ARMA方法,基于集合经验模态分解的广义神经网络的预测结果更加精确,具有收敛速度快及预测精度高等特点。
关键词
ARMA
广义神经网络
集合经验模态分解
降水预测
Keywords
ARMA
generalized regression neural network
ensemble empirical mode decomposition
precipitation prediction
分类号
P457.6 [天文地球—大气科学及气象学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EEMD和GRNN的降水量序列预测研究
黄春艳
韩志伟
畅建霞
王志良
柳闪
丁皖豫
王影
《人民黄河》
CAS
北大核心
2017
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
