作者：吕军; 程先富; 孙鸿鹄最大熵谱分析云模型降水预测巢湖流域bp神经网络
摘要：基于最大熵谱原理和云模型理论，对巢湖流域11个市县1955—2005年汛期的历史降水数据进行分割，并逐一建立对应的降水历史云和趋势云，将二者根据权重叠加形成预测云；通过预测云的正向发生器产生并加权平均得到对应的降水预测值，与神经网络预测的降水值以及2006年实际降水值进行了比较，预测结果明显好于神经网络，更加接近于实际降水值。研究表明该方法对于挖掘短序列时间降水特征，模拟降水随机性与模糊性具有一定的优势，较好地预测了研究区域的降水。
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