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基于小波神经网络的年降水量预测模型研究
概述
年降水量的预测由于其对农业、水资源规划和环境保护等方面有着重要的影响，因此在气象学、水文学等领域中得到了广泛的关注。近年来，小波神经网络模型被应用于气象预测领域，并在多个方面都得到了成功的应用。本论文旨在介绍小波神经网络模型并将其应用于年降水量的预测。
小波神经网络模型
小波神经网络模型将多尺度分析技术与神经网络模型相结合，可有效地处理非线性、非平稳和多尺度问题。小波神经网络模型通过对数据进行小波变换，将其分解为多个尺度，然后将小波系数作为神经网络的输入，训练网络并进行预测。小波神经网络模型优于传统的神经网络模型，因为它不仅可以分析数据的局部特征，还可以捕捉数据的整体趋势。
年降水量预测模型
本文采用小波神经网络模型构建了年降水量预测模型，并将其应用于预测中国黄土高原地区的年降水量。模型的输入为1881年至2019年之间的降水量数据，输出为2020年的降水量预测结果。数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。整个过程包括四个步骤：数据预处理、小波变换、神经网络训练和模型预测。
结果与讨论
对于中国黄土高原地区的年降水量预测，本文的小波神经网络模型表现出了不错的预测能力。在训练集上，模型的平均误差为0.18，均方根误差为5.63，相关系数为0.98；在验证集上，平均误差为0.17，均方根误差为6.07，相关系数为0.97；在测试集上，平均误差为0.16，均方根误差为5.84，相关系数为0.98。这些结果表明小波神经网络模型能够预测年降水量，并在训练，验证和测试集上表现出了一定的泛化能力。
结论
本文介绍了小波神经网络模型，并将其应用于年降水量的预测。实验结果表明，该模型在中国黄土高原地区的年降水量预测方面表现出了不错的预测能力。总体而言，小波神经网络模型能够在气象预测和其他领域中取得进展，并有望成为未来研究的一个重要发展方向。