基于BP神经网络和支持向量机的降水量空间插值对比研究——以甘肃省为例

编号 zgly0001645564

文献类型 期刊论文

文献题名 基于BP神经网络和支持向量机的降水量空间插值对比研究——以甘肃省为例

作者 李纯斌  刘永峰  吴静  王春瑜  柳小妮 

作者单位 甘肃农业大学资源与环境学院  甘肃农业大学草业学院/草业生态系统教育部重点实验室/甘肃省草业工程实验室/中-美草地畜牧业可持续发展研究中心 

母体文献 草原与草坪 

年卷期 2018年04期

年份 2018 

分类号 P426.613 

关键词 降水量  空间插值  BP神经网络  支持向量机 

文摘内容 为探究降水数据产品的高精度空间插值方法及其应用差异,以BP神经网络和支持向量机模型为研究对象,选取甘肃省为研究区域,构建降水量空间插值模型,分别完成基于两种模型的甘肃省降水量空间插值结果,并划分西区、中区、东区3个建模分区,对比分析两种模型空间插值的精度和应用差异。结果表明:支持向量机模型的插值精度显著高于BP神经网络模型,且支持向量机模型在降水空间分布中能体现更多细节;西区平均相对误差最大,其中,BP神经网络模型32.32%,支持向量机模型仅23.74%;东区平均相对误差最小,BP神经网络为8.28%,支持向量机模型为6.15%;另外,分区建模的插值精度有所提高,但两种模型的提高幅度存在差异,BP神经网络的平均相对误差降低了5.08%,支持向量机模型仅降低0.66%,表明支持向量机模型更加稳定,对影响降水量的经纬度和高程等因子自身变异性的适应能力更强。此研究解决了常用的反距离权重、样条函数、克里金插值等方法在降水量插值过程中准确性差,精度低的问题,为提高降水量空间插值的精度提供了新方法和思路。