基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的日降水预报模型比较研究
m.a.索吉特1*R. C.普罗希特1和p.a.潘迪亚2
1贾那加德农业大学农学系，贾那加德362001印度古吉拉特邦
http://dx.doi.org/10.12944/CWE.10.2.19
研究的目的是发展雨量预报模式。采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立乌代浦尔市降雨模型。案例1和案例2分别使用了两个数据集，使用了35年的天气参数，即湿球温度、平均温度、相对湿度和前一天和前一周的移动平均蒸发量。采用高斯函数和广义贝尔隶属函数制备模型。在开发的4种模型中，ANFIS (Gaussian, 5)的统计和水文性能指标表现较好。研究表明，湿球温度是最敏感的参数，其次是平均温度、相对湿度和蒸发量。
降雨预报;预测模型;简称ANFIS;敏感性分析;模糊逻辑系统
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张建军，张建军，张建军，等。基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的日降水预报模型的比较研究。当代世界环境2015;10(2)DOI:http://dx.doi.org/10.12944/CWE.10.2.19
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张建军，张建军，张建军，等。基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的日降水预报模型的比较研究。生态学报，2015;10(2)。可以从://www.a-i-l-s-a.com/?p=11969
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