《表3 试验数据时间跨度统计》

《表3 试验数据时间跨度统计》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名:随高清版一同展现
《基于多隐层神经网络的GNSS PWV和气象数据的降雨预测研究》


  1. 获取 高清版本忘记账户?点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户?点击这里登录

由4.2节可知,SNUS站2010年数据空缺率较大,可能会影响到BP-NN模型预测精度,因此试验使用滑动时间窗口的方法选取训练模型的样本数据,如表3所示,共分12个试验。其中,试验编号1指的是对2010年1月至12月气象数据(T,P,RH,PWV,MoH,HoD,DoY,Rainfall)作数据预处理及BP-NN建模,将2011年1月气象数据输入训练BP-NN模型得到2011年1月降雨预测结果,通过后处理降雨预测数据和实际降雨数据得到模型正确预测降雨概率和错误预测降雨概率,试验编号2指的是对2010年2月至2011年1月作数据预处理及BP-NN建模,将2011年2月气象数据输入训练BP-NN模型得到2月降雨预测结果,其余试验与上述两个试验一致。