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【摘 要】
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为了更好地反映区域降水的变化趋势,开展区域降水量预报显得尤为重要。在流域信息时代存在丰富大数据的情况下,提出一种基于DBN(Deep Belief Nets)深度网络降水量预报模型的新方案。该方案通过模拟大脑神经元的多层结构,并使用反向传播网络对整个网络进行微调。模型使用了与每日降水量息息相关的七种环境因素作为输入向量,未来24小时降水作为输出向量,通过在贵州遵义地区的实验证明了模型的有效性,并与
【机 构】
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河海大学计算机学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2017年09期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61572171）, 国家科技支撑计划项目（2015BAB07B01）
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