作者：侯姗姗; 王鹏新; 田苗预测条件植被温度指数相空间重构径向基函数神经网络
摘要：通过引入混沌和相空间重构理论,将一维时间序列重构为多维序列,并与径向基函数神经网络模型相结合,建立了基于条件植被温度指数（VTCI）的干旱预测模型,并对其进行了验证。结果表明：干旱预测结果与实际干旱监测结果中的VTCI最大值、最小值、平均值及标准差十分接近,所有样本点的预测值的相对误差的绝对值均低于9%。经过α=0.05的显著性水平检验,模型预测值与实测监测值的相关系数达0.99,表明模型预测精度较高,预测结果在实际工作中具有一定的应用价值。
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