基于递阶遗传算法优化的副热带高压BP神经网络预报模型

摘要：

针对BP神经网络初始参数和结构难以客观确定的不足,引入递阶遗传算法对网络结构和参数进行优化,并比较相同条件下不同适应度函数的优化结果,最终确定出适宜的适应度函数,在此基础上建立副热带高压特征指数的预报优化模型。上述递阶遗传BP网络与副热带高压数值预报产品的预报对比实验结果表明:递阶遗传算法优化BP网络模型具有良好的误差收敛效果和泛化能力,对副热带高压指数预报效果有较明显的改进和提高。

关键词： 递阶遗传算法 BP神经网络 副热带高压 指数预报模型 预报优化模型

作者: 刘科峰 张韧 洪梅 王辉赞 王彦磊 李妍

作者单位: 解放军理工大学,气象学院,南京,211101;中国科学院,大气物理研究所LASG,北京,100029 解放军理工大学,气象学院,南京,211101

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年中国智能自动化会议

会议地点: 兰州

会议语种:中文

页码: 886-890

在线出版日期: 2007-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）