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基于ARIMA-RBF算法的月度降雨量预测研究被引量：1: 2016年; 为了对月度降雨量进行科学预测,将ARIMA模型与RBF神经网络相结合,提出一种基于ARIMA-RBF耦合算法的月度降雨量预测模型。首先,利用ARIMA模型对月度降雨量线性部分进行拟合预测,计算ARIMA模型预测的残差;然后,利用RBF神经网络对ARIMA模型残差进行拟合预测;最后,利用RBF神经网络预测结果对ARIMA模型进行补偿修正,得到最终降雨量预测结果。将该方法用于重庆市沙坪坝月度降雨量实际预测中,预测结果精度高于单一ARIMA模型以及RBF神经网络,能够满足实际预测需求。结果表明:将线性拟合算法和非线性拟合算法结合起来用于月度降雨量预测是一种较为优越的算法。; 彭连会张祥波; 关键词：径向基神经网络

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张祥波