月降水量

作品数：335被引量：882H指数：14
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基于VMD-GA-BiLSTM的月降水量预测方法被引量：1
《沈阳大学学报（自然科学版）》2024年第4期297-305,共9页于霞 宋杰 段勇 彭曦霆 李冰洁 
辽宁省教育厅2021年度科学研究经费项目(LJKZ0136)。
利用辽宁省气象局提供的地面观测降水资料,构建了具有多元时间特征的降水数据,采用变分模态分解方法(variational mode decomposition,VMD)组合遗传算法(genetic algorithm,GA)对双向长短时记忆神经网络(bidirectional long short-term ...
关键词：BiLSTM VMD 遗传算法 月降水量 时序特征 
基于机器学习模型的兰州市月降水量预测研究
《气象科技进展》2024年第3期62-67,共6页沈梓诣 班文超 
月降水量的精确预测对于国民生产、防灾减灾有重大意义,然而单独的模型难以完成准确预测降水的任务。本文把自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)分别与误差反向传播模型(BP)和长短期记忆神经网络(LSTM)结合起来,以兰州市降水数据为...
关键词：兰州市 月降水量 预测 CEEMDAN LSTM ARIMA BP 
基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量预测研究
《水电能源科学》2024年第5期19-23,共5页李明 刘东岳 赵良伟 蒋一波 
国家社会科学规划基金资助项目(17BGL156);河海大学中央高校基本科研业务费项目(B220207039)。
针对地表降水量数据的非线性、非平稳特征,首先利用EEMD对月降水量初始数据进行分解,再利用Lempel-Ziv复杂度算法将分量划分为高频及低频分量,使用粒子群算法(PSO)优化基学习器参数,最终构建EEMD-SVR-ELM月降水量预测模型,并采用该模型...
关键词：月降水量预测 经验模态分解 极限学习机 支持向量回归 
基于EEMD-LSTM组合模型石家庄月降水量预测研究被引量：1
《水利科技与经济》2024年第2期105-108,119,共5页秦壮 
为了探讨EEMD-LSTM算法对石家庄逐月降水量进行预测的可行性,通过对石家庄市1980-2020年降水数据进行分析发现,该地降水具有不稳定性和复杂性。为解决这一问题,采用经验模态分解(EEMD)方法对降水数据进行预处理,并将提取出的各模态每个...
关键词：EEMD分解 LSTM回归 降水量 预测 
基于函数型数据的城市月降水量特征分析
《高师理科学刊》2023年第12期27-33,共7页郑大钊 
黑龙江省教育厅基本业务专项(135109228)。
降水量是气象因素中极为重要的一项,降水量时间和空间上的不均匀分布在一定程度上将会导致一些地区的洪涝或干旱.基于函数型主成分分析的方法对月降水量数据进行应用分析.选取了全国31个城市23年的月降水量数据,通过引入傅里叶基函数,...
关键词：函数型数据 月降水量 函数型主成分分析 
呼伦贝尔市林区降水量变化特征分析被引量：1
《安徽农学通报》2023年第18期122-125,共4页魏莎力 
利用呼伦贝尔市林区近30年额尔古纳、根河、鄂伦春和牙克石共4个国家基本气象观测站的逐月观测数据,分析呼伦贝尔市降水量的变化特征。通过分析其年际降水量变化可知,年降水量值额尔古纳、根河、鄂伦春均呈现出波动下降的趋势,而牙克石...
关键词：呼伦贝尔市林区 年际降水量 月降水量 降水典型年 
基于CEEMDAN-BiLSTM的月降水量预测模型被引量：2
《江西水利科技》2023年第4期277-282,共6页刘选 
准确预报降水量对防洪防涝、水资源高效开发和利用起着至关重要的作用。由于降水量序列具有较强的非线性和突变性,使得传统的统计预测模型难以准确表征其时序特征。因此,本文提出了基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)和双向...
关键词：月降水量 预测模型 CEEMDAN BiLSTM 
北京市昆虫丰富度及其环境影响因子被引量：2
《植物保护学报》2023年第4期1055-1061,共7页高佳楠 卢林 郭晓晨 齐力 林美英 张志伟 肖能文 
生态环境部生物多样性调查评估项目(2019HJ2096001006);北京市生物多样性调查及评估项目。
为有效保护北京市昆虫多样性,在调查和收集整理北京市昆虫物种分布名录的基础上,基于区级尺度研究北京市昆虫分布格局,通过回归模型和多层次方差分解等方法探讨昆虫丰富度与环境因子的关系。结果显示,北京市昆虫物种有29目409科5259种,...
关键词：昆虫 丰富度 分布格局 环境因子 最高月降水量 
基于组合模型的月降水量预测研究被引量：5
《水电能源科学》2023年第4期13-16,共4页程桂芳 王雪敏 
国家自然科学基金项目(11971444);2021年度河南省高等教育教学改革研究与实践重点项目(2021SJGLX060);2022年河南省医学科技攻关联合共建项目(LHGJ20220518);2022年度河南省社科联调研课题项目(SKL-2022-405)。
近年来,由降水量过多或过少引起的灾害日益增加,因此准确地预测降水量对人类的生活和社会的发展具有重大意义和实际应用价值。基于郑州市1990~2019年的月降水量数据,分别利用SARIMA、Prophet、LSTM单一模型对郑州市2020~2021年的月降水...
关键词：降水量预测 SARIMA PROPHET EMD LSTM 组合模型 
WPD-COA-EL M模型在汛期月降水量时间序列预测中的应用研究被引量：5
《水文》2023年第1期17-23,共7页杨琼波 崔东文 
针对月降水量时间序列多尺度非平稳性特点,提出小波包分解(WPD)-白骨顶鸟优化算法(COA)-极限学习机(ELM)相融合的降水量预测模型。首先,利用WPD将非平稳月降水量时间序列分解为若干子序列分量;然后在不同维度条件下利用6个典型函数对CO...
关键词：降水量预测 小波包分解 白骨顶鸟优化算法 极限学习机 仿真测试 
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