基于遗传算法进化的神经网络集成气候预测模型

摘要：

利用遗传算法的全局搜索能力同时进化设计三层BP神经网络的结构和连接权,并以进化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权,再进行新一轮BP神经网络训练,把训练后的结果采用简单平均集成,以此建立气候预测模型.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、而且在实际预报中易于操做,是一种具有较高应用价值的预测方法.

关键词： 神经网络集成 遗传算法 奇异谱分析 均生函数 偏最小二乘回归 气候预测模型

作者: 吴建生 金龙 蓝海江

作者单位: 广西柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系,广西,柳州,545004 广西气象减灾研究所,广西,南宁,530022 广西柳州师范高等专科学校物理与信息科学系,广西,柳州,545004

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届中国人工智能学术年会

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 543-548

在线出版日期: 2005-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）