【摘 要】
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递归神经网络（RNN）模型近年来在许多任务上表现出了优良的性能。运用具有长短期记忆（LSTM）单元的递归神经网络构建模型和通过时间反向传播（BPTT）算法更新网络权重解决长期降雨量的
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
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递归神经网络（RNN）模型近年来在许多任务上表现出了优良的性能。运用具有长短期记忆（LSTM）单元的递归神经网络构建模型和通过时间反向传播（BPTT）算法更新网络权重解决长期降雨量的预测问题,较好地解决了高维数、非线性和局部极小问题。选取了前馈神经网络模型（FNN）、小波神经网络（WNN）模型和整合移动平均自回归（ARIMA）模型3种模型进行验证比较。仿真结果表明,递归神经网络模型优于其他模型,训练结果与实际值接近,预测精度较高。预测结果为农业用水管理、合理制定灌溉制度提供了重要的科学依据。
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