基于神经网络的气象预测研究
该文主要研究基于反传算法(BP算法)的多层神经网络用于气象预测问题。首先对BP网络的基本原理作了综述，结合已有的历史数据对神经网络模型的建立，数据的处理进行了分析，在此基础上，利用神经网络处理非线形复杂巨系统的特性，对由时间，空间和地面数据组成的大气模式进行分类，从而达到预测天气主要是降雨程度的目的，通过反复的实验，从大量的历史据中挖掘出知识，提供了一种不同与传统的基子空气动力学研究和专家经验的气象预测的方法。
神经网络 气象预报 大气模式 数据挖掘
元泉 陆玉昌
清华大学计算机科学技术系智能技术与系统国家重点实验室(北京)
国内会议
合肥
中文
1069～1072
2000-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）