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基于DBN算法和多源数据的滁州市降水量空间分布特征研究

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深度学习建模技术在降水量空间预测性插值中的应用较少.综合滁州市 30 个气象站点降水量数据以及下垫面、地形、海陆位置等多维环境变量,运用DBN(Deep Belief Net-work,DBN)算法,建立回归预测模型,实现滁州市降水量空间预测性插值.结果表明:①融合多源环境因子的DBN模型在研究区具有可靠性,其R2 值达0.69,MAE和RMSE分别为31.32、39.80mm;②通过DBN模型获取研究区降水量精细分布特征,滁州市降水量呈现自西向东地带性分布特征,而预测的空间误差具有随机性;③基于DBN联合多源变量的建模技术,对改善稀疏站点降水量数据利用效果、生成可靠的气候产品等方面具有一定潜力.

郭寿银

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安徽省滁州水文水资源局,安徽 滁州 239000

降水量 DBN算法 环境变量

2024

10.3969/j.issn.1006-7175.2024.08.015

水利科技与经济
哈尔滨市水务科学研究院 哈尔滨市水利规划设计研究院 哈尔滨市水利学会

水利科技与经济

影响因子：0.274
ISSN：1006-7175
年,卷(期)：2024.30(8)