基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用

蒋林利; 吴建生; 丁立新

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基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用

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摘要

针对径向基函数(RBF)网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法(TSDPCA)找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数,再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型,并应用于广西月降水预报中,以检验该模型的有效性.结果表明,与K-RBFNN和OLS-RBFNN的模型相比,TSDPCA-RBFNN预报平均相对误差值下降了10％～35％,具有更好的预报性能.

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来源
《计算机应用研究》 |2019年第2期|362-366|共5页
作者
蒋林利; 吴建生; 丁立新;
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作者单位

广西科技师范学院数学与计算机科学学院,广西来宾546199;

武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072;

广西科技师范学院数学与计算机科学学院,广西来宾546199;

武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
二分法; 密度峰; 径向基神经网络; 降水预报; 梯度下降法;

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