干旱、半干旱和湿润地区降水量的遗传算法优化ANN模拟研究文献综述

降水量作为水文循环的关键环节，对干旱、半干旱和湿润地区的水资源管理、农业生产和生态系统稳定都具有至关重要的影响。

准确预测降水量变化趋势，对于制定有效的应对措施，缓解水资源短缺和防范洪涝灾害至关重要。

传统降水量预测方法主要依赖于物理模型，但其精度受限于参数难以准确确定和计算量庞大等问题。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，人工神经网络（ANN）凭借其强大的非线性拟合能力，在降水量预测领域展现出巨大潜力。

然而，ANN模型的预测精度受其网络结构和参数设置影响较大。

遗传算法(GA)作为一种全局优化算法，可有效解决ANN模型参数优化问题，提升模型预测精度。

本综述从干旱、半干旱和湿润地区的降水量预测问题出发，对基于GA优化的ANN模型在该领域的应用进行了系统综述。

首先，介绍了降水量预测研究背景、ANN和GA的基本原理；其次，重点阐述了GA-ANN模型在干旱、半干旱和湿润地区降水量预测方面的研究现状，并对不同地区的研究成果进行了比较分析；最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向。

关键词：降水量预测；人工神经网络；遗传算法；干旱地区；半干旱地区；湿润地区

降水是地球水循环的关键环节，对生态系统、农业生产和人类社会生活产生着至关重要的影响。