灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应用

作     者：迟道才 张瑞 张清 孙东昊 CHI Dao-cai;ZHANG Rui;ZHANG Qing;SUN Dong-hao

作者机构：沈阳农业大学沈阳110006 辽阳市水利局辽宁辽阳111000 

出 版 物：《沈阳农业大学学报》 (Journal of Shenyang Agricultural University)

年 卷 期：2008年第39卷第1期

页      面：118-120页

学科分类：08[工学] 081501[工学-水文学及水资源] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：水利部“948”科技创新项目(CT200516) 辽宁省教育厅科技攻关项目(05L385) 

主　　题：灰色模型 BP网络 涝灾预测 灰色神经网络组合模型 

摘      要：洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容。应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN)。以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型。预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的。