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宿州市秋冬连旱发生年度的G-ANN预测模型

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秋冬连旱是影响宿州冬小麦、油菜等越冬作物生长发育的重要因素。以Z指数≤-0.8为标准，确定宿州市秋冬持续重旱年份序列，建立GM(1,1)预测模型，并应用BP人工神经网络对残差进行拟合，对GM(1，1)预测模型进行修正。结果表明，灰色神经网络组合模型(简称G-ANN模型)的拟合结果较单一的GM(1,1)模型有一定提高。预测2008年后的下一个宿州市秋冬(10-2月)持续重旱年度发生在2017-2018年，对当地农业生产和防灾减灾有一定的参考价值。

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来源
《第26届中国气象学会年会》|2009年|22-25|共4页
会议地点杭州
作者
孙学浩; 孙惠合; 钱平海;
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作者单位

中国气象学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类旱灾;
关键词
宿州市; 秋冬连旱; GM(1,1)模型; BP人工神经网络; 越冬作物; 生长发育;

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