基于混合优化RBF神经网络的月平均气温预测

基于混合优化RBF神经网络的月平均气温预测

论文摘要

针对径向基函数(RBF)神经网络关键参数的优化问题,提出基于遗传操作的粒子群混合优化RBF神经网络算法,通过结合遗传操作,避免粒子群潜在的局部收敛。将此方法应用在月平均温度预测中,并与传统的RBF和BP神经网络同期对应的预测结果进行对比。结果表明,混合优化的RBF神经网络在预测精度和稳定性方面均优于传统算法,可以为短期气候预测提供参考。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 RBF神经网络
  • 2 基于遗传操作的PSO混合算法
  •   2.1基本PSO算法
  •   2.2基于遗传操作的PSO算法
  • 3 基于PSO-GA混合优化的RBF算法
  •   3.1算法思想
  •   3.2算法步骤
  • 4 预测应用
  •   4.1输入时滞的确定
  •   4.2预测效果的检验和对比分析
  • 5 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 魏爽,王丽吉,吴书成,鲁奕岑

    关键词: 神经网络,遗传操作,月平均气温

    来源: 现代计算机 2019年22期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 气象学,自动化技术

    单位: 浙江省气象信息网络中心

    分类号: P467;TP183

    页码: 3-7

    总页数: 5

    文件大小: 2712K

    下载量: 305

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