科学技术创新2024,Issue(8) :70-73.

基于SPEI指数的河北省夏秋两季干旱预测研究

Prediction of Drought in Summer and Autumn in Hebei Province Based on SPEI Index

张冉 王海兴 张照娜 陆禹阔 史东旭 许超前 贾悦
科学技术创新2024,Issue(8) :70-73.

基于SPEI指数的河北省夏秋两季干旱预测研究

Prediction of Drought in Summer and Autumn in Hebei Province Based on SPEI Index

张冉 1王海兴 1张照娜 1陆禹阔 1史东旭 1许超前 1贾悦1
扫码查看

作者信息

  • 1. 河北水利电力学院遥感与智慧水利创新中心,河北沧州
  • 折叠

摘要

为获得河北省夏、秋两季干旱预测模型,本文以标准化降雨蒸散指数(SPEI)为基础,基于极限学习机模型(ELM),采用麻雀搜索算法(SSA)、蜂群算法(ABC)、蝙蝠算法(BA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)共5种优化算法构建了优化ELM模型用于建立区域SPEI指数估算模型,结果表面:SSA-ELM模型在所有模型中精度最高,同时可移植性较好,可作为河北省夏、秋两季的干旱预测模型使用.

Abstract

In order to obtain drought prediction models for summer and autumn in Hebei Province,in this paper,based on standardized rainfall Evapotranspiration Index(SPEI)and extreme learning Machine model(ELM),five optimization algorithms,namely sparrow search algorithm(SSA),bee colony algorithm(ABC),bat algorithm(BA),particle swarm optimization algorithm(PSO)and genetic algorithm(GA),were used to construct an optimized ELM model for establishing a regional SPEI index estimation model.The results showed that:SSA-ELM model had the highest precision and good portability among all models,and can be used as a drought prediction model in summer and autumn of Hebei Province.

关键词

河北省/标准化降雨蒸散指数/极限学习机模型/麻雀搜索算法/模型可移植性

Key words

Hebei Province/standardized rainfall evapotranspiration index/the extreme learning machine/sparrow search algorithm/portability

引用本文复制引用

基金项目

河北省高等学校科学技术研究项目(QN2021227)

河北水利电力学院河北省高等学校基本科研业务费研究项目(2021)(SYKY2132)

出版年

2024
科学技术创新
黑龙江省科普事业中心

科学技术创新

影响因子:0.842
ISSN:1673-1328
参考文献量14
段落导航相关论文