小波神经网络驱动的吉林西部降水量预测研究与应用

本文主要探讨了基于小波神经网络（Wavelet Neural Network，WNN）的降水量预测技术在实际应用中的研究。小波神经网络作为一种新兴的数学建模工具，结合了小波变换的时频局部化特性以及神经网络的自学习能力和强大的非线性处理能力。小波神经网络特别适用于降水量预测这样的时间序列分析问题，因为它能有效捕捉数据中的复杂模式和变化趋势。 在该研究中，作者侯泽宇、卢文喜和陈社明选择了Back Propagation (BP)神经网络作为基础模型，并针对降水量预测选择Morlet小波作为隐含层的激发函数。他们使用MATLAB编程语言编写了预测程序，以吉林西部地区的白城、长岭和前郭三个站点1957年至2010年的降水量数据为训练和验证样本，旨在预测未来十年这三个站点的降水量情况。 研究结果显示，小波神经网络模型在预测降水量的变化趋势方面表现得相当准确，其结构简单、收敛速度快，显示出很高的实用价值。然而，模型在预测降水量的具体数值时可能存在一定的精度问题，这可能是由于降水量受多种因素影响，且存在不确定性，因此提高预测精度是未来研究的重点。 论文还指出，未来十年，吉林西部地区预计会处于降水量变化的丰水阶段，这意味着可能会有较多的降水，这对相关部门来说意味着需要做好应对降雨增加可能带来的各种挑战，如水资源管理、防洪减灾等工作。这项研究为小波神经网络在降水量预测领域的应用提供了有益的实例，并强调了对未来气候变化趋势进行科学预判的重要性。