数据挖掘技术在精细化温度预报中的应用

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简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24 h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简要介绍,针对原有的BP算法存在的不足,做了一些改进。最后,通过对预测挖掘系统的设计和在Matlab6.5仿真平台上的试验,建立了温度预报模型,以兰州市观测站数据为时间序列研究对象,对精细化温
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