基于BP神经网络方法的阳江市蒸发量预测方法  

作　　者：吴瑞雅 郭泽勇 陈飞霖 黄璟璁 庄家辉 

机构地区：[1]阳江市气象局,广东阳江529500

出　　处：《气象研究与应用》2021年第S01期38-42,共5页Journal of Meteorological Research and Application

基　　金：广东省重点领域研发计划(2020150101130021)。

摘　　要：利用2014—2017年阳江市国家基本气象观测站的观测资料,分析日蒸发量与热力条件、动力条件、水汽条件等不同气象要素的相关关系,分别建立日蒸发量的多元回归预测方法和BP神经网络预测方法。结果表明,大部分气象因子与日蒸发量的相关系数,都通过了α=0.01的置信水平检验。在此基础上,选取相关系数最大的7项因子;多元回归方法的平均误差为0.71mm,平均相等误差为31.77%e;BP神经网络方法的平均误差为0.59mm,平均相对误差为26.46%,BP神经网络方法优于多元回归方法;用2018年的观测数据对两种预测方法进行检验,多元回归方法的平均误差为0.69mm,平均相对误差为26.69%,BP神经网络方法的平均误差为0.56mm,平均相对误差为22.35%,检验结果BP神经网络方法同样优于多元回归方法。

关 键 词：日蒸发量 相关系数 多元回归方法 BP神经网络方法 误差 

分 类 号：P445[天文地球—大气科学及气象学]