【摘 要】
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随着人类社会的不断发展,人类对环境的破坏越来越严重,使自然灾害频繁发生,特别是一些与气候有关的灾害如果能够提前预知,可以减少人员伤亡和经济损失。其中降水量预测可以为洪涝灾害的发生提供依据,减少不必要的损失,同时能够为农业相关部门提供指导,但是,降水量受到很多因素的影响,例如,气压、温度、湿度等,使降水量的预测具有较大的难度,因此,对降水量预测具有重大的意义?本课题利用优化后的极限学习机对降水量进行
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随着人类社会的不断发展,人类对环境的破坏越来越严重,使自然灾害频繁发生,特别是一些与气候有关的灾害如果能够提前预知,可以减少人员伤亡和经济损失。其中降水量预测可以为洪涝灾害的发生提供依据,减少不必要的损失,同时能够为农业相关部门提供指导,但是,降水量受到很多因素的影响,例如,气压、温度、湿度等,使降水量的预测具有较大的难度,因此,对降水量预测具有重大的意义?本课题利用优化后的极限学习机对降水量进行预测,主要研究内容如下:针对极限学习机对于参数选取敏感的问题尝试分别使用三种优化算法:粒子群(Partical Swarm Optimization,PSO)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)对于极限学习机的初始权值和偏置进行参数寻优。改变极限学习机对于初始参数选取敏感的问题,加快极限学习机神经网络的收敛速度并提高其预测精度。对降水量数据进行预处理,主要包括回归分析、相关性分析等,并构建了ELM、PSO-ELM、GA-ELM、SA-ELM降水量预测模型,通过实验对比发现PSO-ELM的误差最小,因此本文所提出的降水量预测就基于PSO-ELM模型进行设计。本文所提出的PSO-ELM预测模型对比传统的ELM模型均方误差降低了50%。优化后的PSO-ELM模型在最大日降水量预测方面具有一定的可行性。本文提出的优化后的PSO-ELM组合模型不仅为预测最大日降水量提供了一种高效的方法,同时还为今后相似的研究提供了一种新的思路。
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