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高血压病发病率预报的人工神经网络方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过统计分析，选取影响银川地区高血压病发病率的主要气象因素，将其作为输入变量经多层前馈型神经网络的BP(Back Propagation)算法进行学习训练，建立了疾病发病率的人工神经网络(ANN，Artifical Neural Net)预报模型。结果表明：该方法计算简便、误差较小，为疾病发病率预报提供了一种新的预报方法。 相似文献
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本系统针对冬半年四川盆地内出现的降水天气过程，将模糊数学、天气动力学、计算机技术和预报员经验有机地结合起来，形成了一种贴近于预报员思维方法的模糊匹配方式，建立了一套短期天气预报系统．在1996年10月至1997年4月业务试运行中，系统稳定，预报准确率高，效果良好。 相似文献
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感热通量计算方法的研究是边界层研究中最重要的内容之一。基于中日JICA计划项目中青藏高原东缘四川盆地温江站的边界层铁塔观测资料初步研究了使用人工神经网络(ANN)计算边界层感热通量的方法,并将ANN和经验公式法计算得到的感热通量分别和真值作相关和误差分析。对2009年4月和5月的两个个例研究的结果表明:ANN计算结果和真值的相关性都高于经验公式法且趋势变化和真值更加吻合,ANN计算的2009年4月的感热通量与真值的均方根误差(RMSE)稍大于经验公式法,但2009年5月的RMSE明显小于经验公式法。 相似文献
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天空云量预报及支持向量机和神经网络方法比较研究 总被引：11，自引：2，他引：11
使用支持向量机和人工神经网络两种方法,分别建立了天空云量的预报模型。利用2001年5月1日～2004年12月31日的武汉市地面、高空观测值及欧洲中心的24小时预报场等资料,通过按不同比例随机抽取样本进行交叉验证的方法,分析了SVM和ANN模型的预报能力和鲁棒性;然后再用全部样本资料建立预报模型,来预报2005年1月1日～5月31日武汉市天空云量。交叉验证和实例预报的结果显示：虽然SVM和ANN模型都表现了较好的预报能力,但SVM的预报能力高于ANN方法,且在计算速度上有ANN无法比拟的优势。 相似文献
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专家系统程序是一个以专家知识为基础,按照一定模式模拟专家思维方式来解决具体问题的计算机程序系统。本专家系统的知识库由河东各地中雨以上降水预报的经验、知识规则构成。采用不精确正向推理模式进行推理,得出预报结论。并具有解释程序以达到对推理过程透明性的要求。此外设计了知识库编辑程序和一组统计运算程序, 相似文献
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《WTO规则》课程双语教学的实践与探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
随着中国加入WTO，中国的对外开放也进入了一个全新的阶段。作为已全面融入国际社会的WTO成员，中国不能仅仅按照自己的思维方式、行为方式从事改革开放和对外经济贸易活动，同时还要接受WTO多边体制的制约。因此学习WTO知识，掌握WTO规则，使其为我所用，已是迫在眉睫。WTO是唯一的全球性贸易组织，其官方语言主要为英语（法语和西班牙语也是WTO的官方语言），任何从事相关专业的人员均有必要，也有愿望从英文的角度对其进行全面深入的了解。为此，我系尝试开设（WTO规则》双语教学课程。 相似文献
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在进行神经网络方法的数字图像识别研究时，针对数字图像的复杂性、神经网络输入数据量巨大和学习收敛速度慢的情况，提出了基于特征的神经网络数字识别方法。设计提取了13个结构特征以组成一个13维的超空间，对13维的超平面空间的整个识别过程采用了神经网络聚类方法(其中聚类数为10)，并利用数学软件MATLAB强大的矩阵运算能力和C语言高效的代码实现了数字识别系统模型。实验结果表明，在特征差异不十分明显的情况下，识别时间和识别率仍令人满意。 相似文献
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本文介绍了兴安盟大－暴雨预报专家系统的总体结构、性能、规则的产生以及推理的方式，知识的积累，尽量搜集多信息、多角度、多层次的知识，从而比较客观、灵活地运用这些知识作出预报结论，初具“专家系统”的功能。 相似文献
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该文简要介绍了基于vC＋＋开发的运行于Windows环境下的气象要素客观预报集成系统软件的设计。该软件采用模块化设计方案，系统界面采用灵活直观的菜单方式和美观便捷的按钮方式。文中详细描述了该软件各模块的主要功能以及软件实现和操作的具体过程。借助MICAPS平台和GRADS平台实现的文本和图形显示功能是该系统提供给用户的主要输出方式。实践证明整个系统运行稳定，具有实用性和可扩展性强的特点。 相似文献
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针对海量气象观测数据间存在大量的物理噪声、与气温无关的冗余特征以及时间相关性,提出了一种将一维卷积神经网络(1DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的多信息融合气温预报方法。首先,运用差分法对气象观测数据进行预处理,得到平稳时间序列数据;其次,运用1DCNN提取与气温变化相关的特征变量作为神经网络模型的输入变量;最后,运用1DCNN和LSTM构建多信息融合气温预报模型1DCNNLSTM,并以云南省昆明市历史气象观测数据为例,与传统的LSTM、1DCNN和反向传播神经网络(BP)对未来24小时的逐时气温预报进行了比较研究。研究结果表明,1DCNN-LSTM的均方根误差(RMSE)相较于LSTM、1DCNN和BP最大降低了5.221%、19.350%和9.253%,平均绝对误差(MAE)最大降低了4.419%、17.520%和8.089%。为气温的精准预报提供了参考依据。 相似文献
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人工神经网络西太平洋副热带高压预报业务系统 总被引：4，自引：0，他引：4
本文应用常规500hpa资料,结合具有较稠密、高分辨的“TOVS”资料（卫星信息资料）,分析、归纳了西太平洋副热带高压大幅度北移、南蓝（120°E脊线）的经验规则,在此基础上选择了具有最优下降因子的BP算法。在人工神经网络的结构方面设计了神经网络的前处理功能,将众多的单因子经基于专家系统的前处理模块,归纳的规则,作为网络的输入端,经网络学习、训练、迭代获得了较快的收敛速度和较高的历史拟合率,建立了“人工神经网络西太平洋副热带高压预报业务系统” 相似文献
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人工神经网络技术发展及在大气科学领域的应用 总被引：12，自引：4，他引：12
20世纪80年代以来，人工神经网络技术在理论和应用研究方面有了快速的发展，并在众多学科领域取得了大量的应用研究成果。文章首先概述了国外有关人工神经网络理论研究发展的主要过程及我国开展神经网络理论和应用研究的状况。重点介绍了国内外大气学科中，关于神经网络方法在中、短期天气预报，短期气候预测，农业气象，空气污染预报，卫星云图识别以及气象观测资料处理等许多方面的应用研究工作。并且也进一步介绍了有关神经网络气象预报建模研究的关键技术一过拟合，网络结构问题的研究工作以及模糊系统理论与神经网络相结合的模糊神经网络，遗传算法与神经网络相结合的气象预报建模的最近研究工作。 相似文献
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利用人工神经网络模型预测西北太平洋热带气旋生成频数 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对60年(1950~2009年)北半球夏、秋季(6~10月)热带气旋(TC)频数与春季(3~5月)大尺度环境变量的相关分析,挑选出8个相关性较高的前期预报因子建立人工神经网络(ANN)模型,对2010~2017年8年夏、秋季TC频数进行回报,并将回报结果与传统多元线性回归(MLR)方法所得结果进行对比分析。结果表明,ANN模型对60年历史数据的拟合精度高,相关系数高达0.99,平均绝对误差低至0.77。在8年回报中,ANN模型相关系数为0.80,平均绝对误差为1.97;而MLR模型相关系数仅为0.46,平均绝对误差为3.30。ANN模型在历史数据拟合和回报中的表现都明显优于MLR模型,未来可考虑应用于实际的业务预测中。 相似文献
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本系统是现代模糊数学与传统的天气动力学预报方法有机结合的产物,并寻求到了一种更贴近于预报员预报思维方法的方式——模糊匹配方式,同时成功地实现了一组预报因子同时制作各种类型天气的区域预报、量级预报和落区预报。 相似文献
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1基本思路在天气预报中实现人工智能，是中国气象局天气司对今后预报业务系统建设提出的一大方向。我省在人工智能领域的工作做得不多，特别在市级台还是空白，因此省局于1992年批准立项进行这方面的研究，本课题1）的主要任务就是探讨市台预报业务系统智能化的可能性。人工模拟人脑思维功能，是世界性热门课题之一，也是当今世界的一大难题，其原理和应用还处在发展阶段，还有许多有待于解决的问题，困难很大。神经元网络原理模拟人脑的学习、记忆、思维、推理机能[1]，本文利用其BP网络模拟预报员从大尺度环境场中捕捉暴雨信息的能力。环… 相似文献
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基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型 总被引：9，自引：4，他引：5
利用1951—2010年江苏省水稻产量及同期14个气象站点的逐日平均气温、降水资料,采用因子膨化及相关分析,研究了水稻气象产量的影响因子及影响时段。在此基础上建立了逐步回归、PCA-BP神经网络以及PCA-GA-BP神经网络3种产量预报模型。结果表明:(1)7—9月份是水稻产量形成的关键时期,对气温、降水的变化最为敏感,气温对气象产量的影响大于降水;(2)两种神经网络模型预报效果好于回归模型;(3)遗传优化的神经网络模型比未优化模型的训练速度提高了70%左右,预报精度也提高了4.3%。 相似文献
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介绍了一种人工智能型软件系统。该系统能够模拟人的经验，通过对多因子历史资料进行分析、归纳而自动生成含有较全面知识规则的规则库。文中还给出一个应用系统的产生过程和预报试用效果的实例。 相似文献