测绘科学

2013, v.38;No.185(05) 91-93

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经验模态分解与神经网络的GPS可降水量预测
Prediction of GPS water vapor based on EMD and ANN

刘严萍;杨晶;王勇;

摘要(Abstract):

本文将经验模态分解与神经网络相结合的方法应用于GPS可降水量预测。对GPS可降水量进行经验模态分解,在分解过程中采用径向基神经网络处理端点问题,针对经验模态分解得到的每个分量分别运用径向基神经网络进行预测,并重构出最后的预测结果。重构结果与直接运用神经网络进行预测的GPS可降水量、实测GPS可降水量进行比较,结果表明,相对于直接预测,经验模态分解与神经网络结合的方法具有更高的预测精度。

关键词(KeyWords): 经验模态分解;RBF神经网络;GPS可降水量

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 河北省自然科学基金(2010000921);; 国家科技支撑计划课题(2011BAK07B01-04);; 湖南省研究生科研创新项目(CX2012B061);; 河北省教育厅项目(2H2012060)

作者(Author): 刘严萍;杨晶;王勇;

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DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2013.05.048

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