基于BP神经网络的义乌市降水量预测

水资源已经极大地制约了义乌市的经济发展，对义乌市降水量的预测，意义十分重大。BP神经网络具有自学习、自组织和容错性等一系列优点，用其来进行降水量预测是可行的。经过多次试预测，选出12月NINO-3区海表平均温度作为预测因子，义乌市5―6月的降水总量为预测对象。将1981―1999年12月NINO-3区海表平均温度的数据作为网络训练样本，2000―2002年义乌市5―6月的降水总量作为测试样本。网络测报结果平均误差为15.90 %，预报情况良好