％T天气建模使用数据驱动的自适应粗糙神经模糊方法％9％条％d通讯J电流世界环境％R 10.12944 / CWE.12.2.27％P 429-435％V 39％N 51％U www.cwejournal.ORG /条/ 1021/8％ - 六月19,2017％X -抽象的：最近，混合数据驱动的车型已经成为各个水文预报方案中适当的预测模式。特别是，气象见证，有需要一种更好的方法来智能地处理与天气有关的参数。为了解决这个具有挑战性的问题，本研究拟将模糊神经网络理论发展杂交自适应粗糙神经模糊智能系统。。同化ANN和FIS的特点吸引了研究人员的关注不断上升，由于自适应智能系统的不断增长的必要来解决现实世界的要求。该模型能够处理软规则的界限和语言变量，以提高预测精度。自适应粗糙神经模糊方法满95.49％的增强的预测精度和优于现有技术。％0 - 期刊论文％I - ％@ - 0125-895