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最优组合的粒子群进化神经网络集成的短期气候预报建模研究

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本研究利用粒子群优化算法的全局搜索能力,同时进化设计神经网络的网络结构和初始连接权,获得一组合适网络结构和初始连接权,再进行新一轮BP神经网络训练,获得一批独立的神经网络,用“误差绝对值和最小”作为最优准则,进行最优组合集成,采用线性规划方法计算各集成个体的权系数,以此建立短期气候预测模型。以广西的月降水量进行实例分析,计算结果表明该方法预报精度高、而且稳定,具有很好的应用价值。

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来源
《中国人工智能学会第12届全国学术年会》|2007年|816-822|共7页
会议地点哈尔滨
作者
吴建生;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类天气气候学;人工神经网络与计算;
关键词
气候预报; 气候模型; 粒子群优化; 人工神经网络;

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