《表2 训练样本数据的统计参数》

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《基于BP神经网络和FEFLOW模型模拟预测多年冻土活动层温度——以青藏高原风火山地区为例》

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输入层中的8个节点分别为At、At-1、At-2、At-3、Rt、Rt-1、Rt-2、Rt-3，输出层的1个节点即表示所模拟的地表温度STt。利用Matlab R2017a中的newff函数创建BP神经网络，将训练样本带入网络中进行训练，建立地表温度预报模型。模型的训练期为2006年1月1日至2007年12月31日，验证期为2008年1月1日至2008年12月31日。表2给出了训练期气温、总辐射及地表温度数据的统计参数，其中气温和地表温度数据呈较低程度负偏态分布，总辐射数据呈较低程度正偏态分布，训练期此三组数据离散程度较小，代表性好。