摘要：為提高汛期降雨量中長期預報的精度,采用芒種日分析充分提取有用信息,基于BP神經網絡模型,構建了芒種日分析的BP神經網絡耦合模型,并將其應用于北京市中長期汛期降雨量的預測。結果表明:相比于常規BP模型,耦合BP模型能夠有效提高預報的精度,驗證期耦合BP模型模擬值與實測值相關系數為0.78,明顯優于常規BP模型的0.42;耦合BP模型較常規BP模型的預報合格率提高了40%。芒種日分析能夠充分發掘隱藏在原始數據中的有用信息,降低極端值等噪聲數據對預報結果的影響,有效提高了模型的預報精度。將傳統節氣與人工智能預報技術相結合,為中長期汛期降雨量預報提供了一種新思路。