共查询到19条相似文献，搜索用时 93 毫秒
1.
基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型 总被引：15，自引：3，他引：12
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500hPa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。 相似文献
2.
为了进一步提高雷暴预报的准确率,在分析研究雷暴预报方法的基础上,提出了一种了基于改进遗传算法优化小波神经网络的雷暴预报方法(IGA-WNN).该方法利用聚类分析和牛顿迭代法对多种群遗传算法的收敛方向和精度进行改进,避免了种群同质化与局部最优问题,采用改进的遗传算法对小波神经网络的初始权值阈值进行了优化.选用南京地区2008—2009年6—8月的探空和闪电定位资料,使用灰关联法挖掘出关联程度较大的对流参数作预报因子,归一化处理后输入模型,采用独立样本进行预报检验.结果表明,与BP神经网络等方法相比,IGA-WNN预报准确率更高,具有更好的非线性处理能力和泛化性. 相似文献
3.
GA-BP神经网络模型在流域面雨量预报的应用研究 总被引：2，自引：3，他引：2
通过采用遗传算法优化网络初始权重的方法,将遗传算法（GA）和前馈误差反传播（BP）算法有机地结合,优势互补,并应用于流域面雨量预报.以广东省东北部的滨江流域为试验区域,以1995～2001年气象探空资料为基础,利用最优子集回归技术进行预报因子筛选,建立了流域面雨量预报的GA-BP神经网络模型,取得了满意的结果.试验表明：（1）6小时流域面雨量预报神经网络的优化结构是7-7-1,转移函数的组合方式为tansig-线性函数.（2）训练算法为Levenberg-Marquardt算法（LM）.（3）遗传算法具有快速学习网络权重的能力,对BP网络易陷于局部极小点.（4）利用GA-BP神经网络模型对未来6小时流域面雨量的预报精度明显高于其它统计方法,证明了这种方法的有效性和可靠性. 相似文献
4.
基于主成分分析的人工智能台风路径预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用主成分分析可以从具有随机噪声干扰的气象场提取主要信号特征,排除随机干扰的能力,论文以1980～2010年共31年6～9月西行进入南海海域的台风样本为基础,综合考虑台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品动力预报因子,采用主成分分析的特征提取与逐步回归计算相结合的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行了分月台风路径预报模型的预报建模研究。在预报建模样本、独立预报样本相同的情况下,分别采用人工智能集合预报方法和气候持续法进行了预报试验,试验对比结果表明,前者较后者在6、7、8和9月份台风路径预报中,平均绝对误差分别下降了7.4%、4.8%、12.4%、17.0%。另外,论文进一步在初选预报因子和样本个例相同的情况下,通过比较新模型与直接采用主成分分析方法选因子并分别运用逐步回归和遗传—神经网络集合预报模型进行计算的预报精度差异表明,前者具有更高的预报精度,其原因是该方法挖掘利用了全部备选预报因子的有用预报信息,而且遗传—神经网络集合预报模型的是由多个神经网络个体预报结果合成,集合模型的各个神经网络个体的网络结构,是通过遗传算法的优化计算确定的,因此,该集合预报模型的泛化能力显著提高,在实际天气预报中具有较好的实用性和推广价值。 相似文献
5.
基于进化方向遗传算法的四维变分资料同化方法 总被引：7，自引：5，他引：7
数值天气预报模式初始时刻要素场的变分同化问题是一个非线性最优化问题。利用进化方向遗传算法（EDGA）求解该最优化问题，并对理想初始场作数值模拟，结果表明模拟的效果较好。 相似文献
6.
7.
针对温度传感器测量中易受湿度影响的问题,通过对思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm,MEA）中的趋同操作、异化操作及收敛条件进行研究改进,对趋同操作中的散布权值进行自适应调整,在异化操作中引入差分进化算法的变异操作,并考虑收敛条件中搜索平面平缓的情况,提出了基于改进思维进化算法的BP神经网络湿度补偿方法.由湿度影响检定实验得到的样本数据,利用此补偿方法建立湿度补偿模型,将补偿结果与未经优化的BP神经网络模型的结果进行比较研究.结果表明,基于改进思维进化算法的BP神经网络模型补偿精度较高,收敛速度快,计算量小,可有效提高温度传感器的测量精度和可靠性,便于实际应用. 相似文献
8.
9.
月降水量的年际变化具有显著的非线性变化特征,预测难度大,历来是重大气象灾害预测的重点难点问题。BP(back propagation)神经网络在月降水量预测业务中的研究和应用中,取得了较好的成果,其中应用较广泛的是PCA-BP神经网络模型、遗传算法优化神经网络、RBF神经网络预测模型、小波神经网络模型、粒子群-神经网络模型等,这些方法也在广西月降水量预测业务中得到很好的应用,对提高月降水量预测能力有较大帮助。因此,有必要对目前神经网络在月降水量预测中的优势和不足进行综述,提出未来研究需要关注的重点关键问题。 相似文献
10.
粒子群-神经网络集成学习算法气象预报建模研究 总被引：8，自引：2，他引：6
针对BP神经网络在实际气象预报应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,提出一种基于神经网络的粒子群集成学习算法的气象预报模型,以BP算法为基本框架,在学习过程中引入粒子群算法,优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个体,以“误差绝对值和最小”为最优准则,采用线性规划方法计算各集成个体的权系数,生成神经网络的输出结论,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学习能力强、泛化性能高,能够有效提高系统预测的准确率。 相似文献
11.
人工神经网络算法在红外高光谱资料反演大气温度廓线中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于红外高光谱大气探测器AIRS实况观测资料,尝试用人工神经网络算法来实现晴空时大气的温度垂直廓线反演,重点将该算法与目前已经发展比较成熟的特征向量统计反演算法进行比较。结果表明,两种算法在计算时间效率和反演精度上相当。鉴于人工神经网络算法的统计物理本质,误差反向传播BP神经网络可以求解非线性问题,在优化训练样本和继续调试网络种类和网络参数的基础上,有望能进一步提高反演精度。 相似文献
12.
混合递阶遗传径向基网络及其在副热带高压预报中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
采用遗传算法与径向基网络结合的方法建立了副热带高压特征指数的预报优化模型.针对径向基网络结构和初始参数难以客观确定的不足,引入混合递阶遗传算法同时优化网络结构和参数.该优化方法结合了递阶遗传算法和最小二乘法的优点,具有较高的学习效率.将混合递阶遗传径向基网络用于副高数值预报产品的预报试验和效果比较,结果表明:混合递阶遗传算法优化的径向基网络模型具有较好的收敛效果和泛化能力,对副高指数的预报效果有较明显的改进和提高. 相似文献
13.
TRMM卫星微波成像仪分级产品及其反演降水算法 总被引：1，自引：2，他引：1
文章叙述了获取定量降水信息的意义，简要介绍了对热带测雨卫星TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)的仪器、美国国家宇航局提供的微波成像仪TMI(TRMM Microwave Imager)分级产品。对比了物理方法和经验方法反演降水的特点，并对一些经验方法以及倾斜对流系统对反演降水的影响、动态聚类分析、神经网络反演方法的研究成果进行了介绍。 相似文献
14.
为提高地基微波辐射计大气探测精度,融合BP神经网络与遗传算法,研究0~10 km大气温湿度廓线。首先,结合数据特征,基于数值模拟技术,建立一套TP/WVP-3000型号地基微波辐射计的一级数据质量控制和订正模型。然后,为减小训练样本代表性误差对模型反演精度的影响,利用遗传算法优化训练样本数据,建立一套精度更高的神经网络大气温湿度反演模型。最后,利用构建的反演模型,开展大气温湿度反演试验,结合探空资料和微波辐射计二级产品,评价反演模型精度。研究结果表明:(1)经过质量控制后的实测数据与模拟数据之间的相关性有显著提升;(2)经过质量控制与订正后建立的神经网络模型对比原微波辐射计二级产品的反演精度有一定提升,温度提升6.77%,湿度提升20.11%;(3)经过遗传算法优化后的训练样本所建立的神经网络反演模型对比原微波辐射计二级产品反演精度有进一步的提升,温度提升10.21%,湿度提升23.75%,反演结果与该地区同类型研究结果相比有着较大提升。 相似文献
15.
南海热带气旋大风的遗传－神经网络集合预报 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1980-2012年的南海热带气旋实况资料和NCEP/NCAR再分析资料,将热带气旋定位中心周边6×6格点上的地面风速作为预报对象,以气候持续预报因子和前期风速预报因子作为模型输入,采用遗传—神经网络集合预报方法,进行热带气旋定位中心周边36个格点上的风速预报模型的预报建模研究.分别对2008-2012年7-9月共368个独立预报样本进行遗传-神经网络集合方法的分月预报结果表明,南海热带气旋中心周边风速24h的预报平均绝对误差为2.35m.s-1.另外,本文还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的逐步回归预报模型进行对比分析,在相同的预报量和预报因子的条件下的对比分析表明,新预报模型对≥10m.s-1的强风预报结果较逐步回归方法的优势明显,预报性能较好,可为沿海热带气旋大风预报提供新的参考. 相似文献
16.
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
17.
基于重庆市境内长江航道雷达站拍摄的雾天气过程影像资料,利用K最近邻、支持向量机、BP神经网络、随机森林等机器学习算法,对无雾和5类有雾天气个例进行图像识别训练,构建雾图像识别模型,并检验了识别准确率。结果表明：机器学习能够有效识别雾图像,随机森林算法的识别效果优于其余3种算法。对于能见度超过1500 m的无雾天气,模型的识别准确率为100%,对于能见度在1000—1500 m范围内的轻雾、能见度低于50 m的强浓雾,模型的识别准确率在90%以上,对于能见度在50—1000 m范围内的雾、大雾和浓雾,识别准确率超过70%。 相似文献
18.
用遗传算法优化小波神经网络的结构 总被引：3，自引：0，他引：3
用遗传算法确定小波神经网络中输入层单元数和隐含层单元数,同时采用梯度法计算小波神经网络中的权系数、伸缩和平移系数,从而达到优化小波神经网络的结构的目的。 相似文献
19.
采用2013年中国科学院大气物理研究所香河大气综合观测试验站的地基微波辐射计和激光雷达观测数据,以激光雷达探测的大气边界层高度为参考,分别利用非线性神经网络和多元线性回归方法建立微波亮温直接反演大气边界层高度的算法,并对比两种方法的反演能力, 同时分析非线性神经网络算法在不同时段及不同天气状况下反演结果的差异。结果表明:非线性神经网络算法的反演能力优于多元线性回归算法,其反演结果与激光雷达探测的大气边界层高度有较好一致性,冬、春季的相关系数达到0.83,反演精度比线性回归算法约高26%;对于不同时段和不同天气条件,春季的反演结果最好,晴空的反演结果好于云天; 四季和不同天气状况的划分也有利于提高反演精度。 相似文献