[发明专利]一种基于NARX的中国北方草原地区生长季降雨量的预测方法

权利要求书

1.一种基于NARX的中国北方草原地区生长季降雨量的预测方法，其特征在于，包括基于相关性分析的数据预处理、NARX预测模型数据分配、NARX预测模型学习、NARX预测模型误差比对控制、NARX预测结果比对判断五个步骤，

所述步骤一基于相关性分析的数据预处理为，利用SPSS统计软件进行相关性分析，基于历年统计数据确定北方草原地区年度生长季月平均降雨量NARX预测模型的输入变量P(t-1)和输出变量P(t)，其中P(t)，P(t-1)分别是t、t-1年度生长季降雨量月平均值；

所述步骤二NARX预测模型数据分配为，按照8：1：1的比例确定降雨量NARX预测模型的训练数据、测试数据、验证数据；

所述步骤三NARX预测模型学习为，建立NARX预测模型，激励函数选取sigmoid，初始隐藏层为1层，初始神经元个数为22，初始输入延迟时间为1：9，初始输出反馈延迟时间1：3；将训练数据导入降雨量NARX预测模型中，对降雨量NARX预测模型进行训练，并利用测试数据对NARX模型进行参数调整；

所述步骤四NARX预测模型误差比对控制为，比较每次降雨量NARX预测模型的训练误差MAE₁、RMSE₁大小，如果MAE₁、RMSE₁均分别小于精度期望值MAE₀、RMSE₀，则完成降雨量NARX预测模型训练；如果MAE₁或RMSE₁大于精度期望值MAE₀或RMSE₀，则调整模型参数重新训练，直到MAE₁、RMSE₁均小于精度期望值MAE₀、RMSE₀，训练结束，完成降雨量NARX预测模型建模；

所述步骤五NARX预测结果比对判断为，将验证数据中输入变量导入已经训练好的降雨量NARX预测模型中，比较降雨量NARX预测模型输出结果和降雨量实际观测值，即验证数据中的输出变量，并计算NARX模型的测试误差MAE、RMSE；若MAE、RMSE均小于预定精度期望值MAEq、RMSEq则预测结束；若MAE或RMSE大于预定精度期望值MAEq或RMSEq则返回第一步骤重复上述操作，同时在步骤三中逐次增加NARX模型的隐藏层层数、神经元个数、输入延迟时间和输出反馈延迟时间，从而改善NARX预测模型的输入、输出记忆能力，提升预测精度，直至MAE、RMSE均小于预定精度期望值MAEq、RMSEq，预测结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于NARX的中国北方草原地区生长季降雨量的预测方法，其特征在于，步骤四中的测试误差MAE₁和MAE，以及RMSE₁和RMSE分别按以下公式计算：

其中，表示降雨量实际观测值，即测试数据中输出变量，也就是MAE、RMSE预测模型的理想输出结果，表示MAE、RMSE预测模型的输出结果，N₁表示样本数量。