基于BP神经网络的温州市地质灾害主控因素台风降雨空间分布及动态预测

论文摘要

浙江省温州市地处我国东南沿海,地形以山地丘陵为主,地质灾害多数因降雨引发,本地区台风活动及伴随台风而来的强降雨是造成灾害的主要因素,台风降雨严重威胁到人民生命财产安全。传统的气象预报在台风降雨空间分布及动态变化方面准确性不高,需要有新的手段对温州市台风降雨进行预测。本文以浙江省温州市台风降雨空间分布及动态预测为研究对象,首先筛选汇总温州市台风降雨数据,分析温州市典型台风及降雨特征。接着,以人工神经网络理论为基础,分析BP神经网络的原理及特点,按照需求初步确定网络结构及训练参数,并利用MATLAB编写建立、训练BP神经网络的程序。然后,选择具有代表性的台风降雨数据作为台风降雨空间分布预测和台风降雨动态变化预测的样本,将其分为训练样本与检验样本。使用编写的程序结合训练样本建立温州市台风降雨预测BP神经网络模型,调节参数以使其达到最佳效果。最后,使用检验样本进行预测,统计并分析预测结果,判断BP神经网络方法在现有数据基础上台风降雨预测的准确程度,确定所建立模型的适用性。本文研究表明,基于BP神经网络方法在现有温州市历年台风资料和雨量站降雨资料情况下,训练建立预测网络,在一场台风中用于预测是否暴雨,在台风降雨空间分布预测及台风降雨动态变化预测情况下总体准确率较高。而在单站降雨量预测方面,误差较大,预测结果参考价值较低。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 人工神经网络的发展及其在大气科学预报领域国内外研究现状
• 1.2.1 人工神经网络的发展
• 1.2.2 人工神经网络在大气科学预报领域国内外研究现状
• 1.3 研究目标和内容
• 1.3.1 研究目标
• 1.3.2 研究内容
• 第二章 温州市环境地质
• 2.1 自然地理
• 2.1.1 地质地貌
• 2.1.2 气候
• 2.1.3 土壤植被
• 2.1.4 经济发展
• 2.1.5 人口增长
• 2.2 温州市典型台风及降雨特征
• 2.2.1 温州市典型台风特征
• 2.2.2 雨量站及台风降雨特征
• 2.3 本章小结
• 第三章 BP神经网络原理、结构设计及实现
• 3.1 人工神经网络原理
• 3.1.1 大脑与人工神经网络
• 3.1.2 人工神经元模型
• 3.1.3 人工神经网络结构
• 3.1.4 人工神经网络学习方式
• 3.1.5 人工神经网络工作方式
• 3.1.6 人工神经网络的应用
• 3.2 BP神经网络的基本原理
• 3.2.1 BP神经网络概念
• 3.2.2 BP网络的结构
• 3.2.3 BP网络的算法
• 3.2.4 BP算法流程图
• 3.2.5 BP网络优缺点
• 3.2.6 BP算法的优化
• 3.3 BP神经网络模型结构设计
• 3.3.1 输入、输出层节点数初步确定及样本数据预处理
• 3.3.2 隐层层数及节点数确定
• 3.3.3 训练参数选取
• 3.4 MATLAB实现
• 3.4.1 MATLAB简介
• 3.4.2 程序实现
• 3.5 本章小结
• 第四章 温州市台风降雨预测BP神经网络模型应用
• 4.1 温州市台风降雨预测样本选择
• 4.1.1 台风降雨空间分布预测样本选择
• 4.1.2 台风降雨动态变化预测样本选择
• 4.2 台风降雨预测BP神经网络应用
• 4.2.1 台风降雨空间分布预测
• 4.2.2 台风降雨动态变化预测
• 4.3 预测结果统计分析
• 4.3.1 预测结果统计
• 4.3.2 预测结果分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 结论及建议
• 参考文献
• 攻读学位期间取得的研究成果
• 致谢