【摘 要】
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用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,进行短期气候预测建模研究.该方法克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确
【机 构】
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广西气象减灾研究所,广西师范大学,广西南宁市气象局,广西师范学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40075021);广西自然科学基金项目(0339025)共同资助
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用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,进行短期气候预测建模研究.该方法克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡,以及网络极易陷入局部解问题.作为应用实例,以广西全区4月份平均降水作为预报量及前期500 hPa月平均高度场,海温场高相关区作为预报因子,建立基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型.将这种方法与传统的逐步回归方法作对比分析,结果表明,该方法具有预报精度高,稳定性好的特点.
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