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
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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