基于Elman神经网络的旱情预测模型研究  

Research on Drought Prediction Model Based on Elman Neural Network

作　　者：杨靖峰 边东波 王宝龙 杨溢 YANG Jingfeng;BIAN Dongbo;WANG Baolong;YANG Yi

机构地区：[1]天津市农业发展服务中心,天津300061 [2]天津市静海区农业发展服务中心,天津301600

出　　处：《天津农林科技》2025年第1期12-18,共7页Science and Technology of Tianjin Agriculture and Forestry

摘　　要：文章以2018年9月1日至2021年8月31日天津市蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区的10个气象自动监测站的3年数据为基础,研究建立基于Elman神经网络的旱情预测模型,并对模型应用进行测试评价。文章数据选取空气温度、空气湿度、风速、风向等18项影响因子训练Elman神经网络模型,对旱情进行短期(24 h)、中期(7 d)、长期(14 d)预测。结果显示,基于Elman神经网络的旱情预测模型短、中、长期3个时期的平均旱情预测准确度分别达到97.82%、91.71%、88.94%,与2023年建立的墒情预测模型结果(短期、中期、长期预测准确度分别为96.64%、90.60%、85.59%)[1]进行对比,短、中、长期3个时期旱情预测模型的平均预测准确度均高于同期墒情预测模型的准确度,其中旱情预测模型Ⅲ(14 d)对20 cm土层深度的旱情预测准确度比同期同层次墒情预测模型的准确度提高9.3%。研究发现,天津地区的气候特点与我国北方大部分地区相似,降雨主要集中于一年内的某些月份,从而使得旱情预测模型的预测准确度高于墒情预测模型的预测准确度,故本研究的旱情预测模型可以推广至我国北方大部分地区及中西部地区,以期为当地旱情、墒情预测预报研究提供参考。

关 键 词：旱情 ELMAN神经网络 短期预测 中长期预测 

分 类 号：S152.71[农业科学—土壤学]