摘要

摘

要

降水預測問題是一個非常復雜、重要的研究課題。一種事物從過去發展到現在再發

展到未來，其發展總存在某些內在的規律，國內外的一些專家和學者們積極的進行探索， 掌握事物發展的固有規律，把預測問題置于科學的基礎之上，引導事物朝著預期的方向 迅速發展。精準的預測是正確決策的前提，隨著科技的不斷發展，幾乎人類活動的各個 領域都能夠提供大量的統計數據，因此在統計資料的基礎上，建立了預測科學。

在對人工神經網絡技術中的 BP 神經網絡的學習和研究的基礎上，針對 BP 神經網 絡收斂速度慢、易于陷入局部最小等缺點，考慮到粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)和萬有引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm, GSA)的全局 性和快速性，分別采用 PSO、GSA 優化 BPNN 的初始權值和閾值，提出 PSO-BPNN 和 GSA-BPNN 降水預測方法。利用某省份 A、B、C 和 D 四個氣象觀測站的降水資料進行 預測實驗。結果表明：兩種方法較常規 BP 神經網絡具有更快的收斂速度快，且預測誤 差較小，同時結果也表明 GSA-BPNN 較 PSO-BPNN 降水預測方法準確率更高。

在介紹兩種預測方法的基礎上，以 A、B、C 和 D 四個氣象觀測站的年最高降水資 料為例，把這 52 年資料劃分成雨澇、偏澇、正常、偏旱、干旱 5 種狀態，采用均值-標 準差分級法進行旱澇指標值分級，并對旱澇狀態進行預測和分析，結果表明，預測結果 與實際情況相吻合。

關鍵字：智能預測；BP 神經網絡；粒子群優化算法；萬有引力搜索算法

Abstract

Rainfall prediction is a very complicated and essential issue. The development of one thing from the past to the present and then develop into the future, there are always some internal rules in its development, some domestic and foreign experts and scholars explore and master the natural order of things actively and based on the scientific, the prediction guide things develop towards the expected direction rapidly. So accurate forecasting is the premise of correct decision-making. With the development of science and technology, almost all areas of human activity are able to provide a large number of statistical data. Therefore, establish a scientific prediction on the basis of statistical data.

BP neural network has a slow convergence and is easy to fall into local minimum of the through the artificial neural network learning. Considering the global and fast characteristic in the Particle Swarm Optimization (PSO) and Gravitational Search Algorithm (GSA), the PSO-BPNN and GSA-BPNN precipitation prediction methods are proposed which optimize the BPNN initial weights and thresholds using the PSO and GSA respectively. We predict the experiment using the precipitation data of the A, B, C and D weather stations. The results show that the two methods have faster convergence

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總結

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