人工神经网络在降水量空间插值中的应用研究
莫林
张秋文
1.华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室,武汉,4300742.华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室,武汉,430074
摘要：降水的空间分布信息在水资源管理与分析中越来越重要,而降水插值是获取降水量信息的重要途径.对云南省内117个站点进行月平均、年平均的空间降水插值试验,采用融合地理信息的BP网络模型和径向基函数网络模型,并选取反距离加权法和克里金方法,对各种方法的插值结果进行对比分析,计算结果表明,人工神经网络方法可调参数较少,操作简单,插值效果较好.
关键词：降水量空间插值人工神经网络BP神经网络径向基神经网络反距离加权法克里金方法
分类号：TP389.1(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(40672179)高等学校博士学科点专项科研基金(20040487016)科技部专项(2004CCA02500)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 9-12 )
英文信息