基于改进的BP神经网络的水面蒸发预测北大核心

以往水面蒸发预测模型存在针对性不强、结构复杂的问题,同时指标筛选的过程存在很大的主观性,针对这些问题提出改进的BP神经网络模型。使用灰色关联法计算出各个预测因子与被预测因子的关联度,使用指标信息评价法根据算得的关联度确定最优预测因子组合,根据筛选出的预测因子,定出BP神经网络结构并以筛选出的预测因子为输入进行演算。预测结果合格率为70%。说明改进的BP神经网络模型适用性强。