ET0的主因子和主成分神经网络模型比较

摘要：

为了简化BP神经网络预测ET0的模型,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、相对湿度和风速进行主成分分析和偏相关分析,提取主成分和主因子,分别建立了基于主成分和主因子的三层BP神经网络模型,并对两种模型的训练和预测结果进行比较.选取湟水流域的乐都气象站2003年到2006年5月逐日的气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测.结果表明主成分神经网络训练和预测模型的精度都优于主因子神经网络模型.主要是由于两种模型选取输入层的因子不同造成的.

关键词：ET0、主成分分析、偏相关分析、神经网络

分类号：S161.4(农业气象学)

资助基金：国家"863"计划项目2006AA100202;国家科技支撵计划2007BAD88B10

在线出版日期：2016-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：23-25,29