最优组合的粒子群进化神经网络集成的短期气候预报建模研究
本研究利用粒子群优化算法的全局搜索能力,同时进化设计神经网络的网络结构和初始连接权,获得一组合适网络结构和初始连接权,再进行新一轮BP神经网络训练,获得一批独立的神经网络,用“误差绝对值和最小”作为最优准则,进行最优组合集成,采用线性规划方法计算各集成个体的权系数,以此建立短期气候预测模型。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、而且稳定,具有很好的应用价值。
气候预报 气候模型 粒子群优化 人工神经网络
吴建生
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
国内会议
哈尔滨
中文
816-822
2007-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）