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基于Bootstrap法和极限学习机的月降水区间预测

2024-04-12 14:10280下载
文件类型:PDF文档
文件大小:1.46M

摘要:

针对降水预测中的不确定性、随机性和已有的降水预测模型无法反映其不确定性信息的问题,提出一种基于Bootstrap法和极限学习机的月降水区间预测模型,将模型应用于栾川县白土站,对其进行不确定性分析,建立月降水区间预测模型,并通过可靠性和清晰度对其预测结果进行评价。结果表明,构建的区间预测模型相比传统的确定性点预测模型,能同时兼顾可靠性和准确性,为区域水资源利用和水旱灾害管理提供更全面有效的降水信息。

文章目录

0前言

1 研究方法

    1.1 ELM模型

    1.2 Bootstrap法预测区间估计

2 Bootstrap-ELM区间预测模型

    2.1 月降水量区间预测模型的建立

    2.2 区间预测评价指标

3 算例分析

    3.1 研究区概况

    3.2 参数设置

    3.3 结果分析

4 结论



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