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一种基于浑沌理论的联想记忆神经网络模型 总被引:3,自引:0,他引:3
根据联想记忆神经网络的基本原理,提出了一种基于浑沌理论的联想记忆神经网络模型及相应的求解方案,并对该种模型进行了预报试验。结果表明,该种模型的历史预报准确率和实际预报准确率均超过一般随机预报,值得进一步研究和应用。 相似文献
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人工神经网络预报模型的过拟合研究 总被引:35,自引:0,他引:35
针对神经网络方法在预报建模中存在的“过拟合”(overfitting)现象和提高泛化性能 (generalizationcapability)问题 ,提出了采用主成分分析构造神经网络低维学习矩阵的预报建模方法。研究结果表明 ,这种新的神经网络预报建模方法 ,通过浓缩预报信息 ,降维去噪 ,使得神经网络的预报建模不需要进行适宜隐节点数的最优网络结构试验 ,没有“过拟合”现象 ,并且与传统的神经网络预报建模方法及逐步回归预报模型相比泛化能力有显著提高 相似文献
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对构成南方大到暴雪的两个特征量:降水量和积雪深度用多种预报方法从晴雨,降水性质,降水量级,冰冻及积雪厚度等不同角度分别进行预报,然后通过推理组合,最终建立暴雪预报方法。该方法除了可以得出有无大到暴雪的预报结果外,还可以得到多种中间预报结果,从而适应预报服务的多种需要。在近3年的实际使用中获得了很好的效果。 相似文献
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南方大到暴雪的一种预报方法 总被引:3,自引:1,他引:3
对构成南方大到暴雪的两个特征量:降水量和积雪深度用多种预报方法从晴雨、降水性质、降水量级、冰冻及积雪厚度等不同角度分别进行预报,然后通过推理组合,最终建立暴雪预报方法。该方法除了可以得出有无大到暴雪的预报结果外,还可以得到多种中间预报结果,从而适应预报服务的多种需要。在近3年的实际使用中获得了很好的效果。 相似文献
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利用1999—2009年安徽省淮河以南地区60个县市站夏季逐日降水资料和安庆市探空站逐日资料,研究了中低层不同风向配置下局地降水与大尺度降水场之间的关系,以3种不同预报对象及相应的预报因子分别采用神经网络和线性回归方法设计6种预报模型对观测资料进行逼近和优化,从而实现空间降尺度.分析对比6种预报模型46站逐日降水量的拟合和预报效果,结果表明:采取相同的预报对象及预报因子的BP神经网络模型在拟合和预报效果上均好于线性回归模型,可见夏季降水场之间以非线性相关为主;神经网络模型预报结果同常用的Cressman插值预报相比,能很好地反映出降水的基本分布及局地特征;预报对象为单站降水序列的神经网络模型在以平原、河流为主要地形的区域预报效果较好,预报对象为REOF主成分的神经网络模型则在山地和丘陵地形区域预报效果较好. 相似文献
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基于主分量的神经网络水位预报模型应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
根据气象和水文资料,以上游面雨量、水位值为预报因子,以西江流域的梧州水位为预报量,发现预报因子与预报量有很好的相关性。采用人工神经网络与主分量分析相结合的方法,建立了梧州水位的预报模型。结果表明,该预报模型对历史样本拟合精度高,试报效果及预报稳定性明显好于传统的神经网络预报模型,可在预报业务中应用。 相似文献
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通过对大同市2011-2012年PM10质量浓度、有关气象要素和参数进行随机抽样、分组,建立单隐含层BP神经网络、多隐含层BP神经网络以及RBF网络对以上数据进行调试和训练,得出:就2011-2012年预测PM10日均质量浓度样本而言,按预测效果好坏排序,多隐含层最佳BP神经网络>单隐含层最佳BP神经网络>RBF神经网络;从网络最小误差总和来看,三种网络对夏秋两季的预报效果最好;从预测值和实测值的拟合效果来看,RBF网络对春季和冬季PM10质量浓度的预测效果最好;多隐含层BP网络对秋季PM10质量浓度的预测效果最好;三种神经网络对夏季PM10质量浓度的预测效果都很好,优劣性差异不大. 相似文献
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In terms of the modular fuzzy neural network (MFNN) combining fuzzy c-mean (FCM) cluster and single-layer neural network, a short-term climate prediction model is developed. It is found from modeling results that the MFNN model for short-term climate prediction has advantages of simple structure, no hidden layer and stable network parameters because of the assembling of sound functions of the selfadaptive learning, association and fuzzy information processing of fuzzy mathematics and neural network methods. The case computational results of Guangxi flood season (JJA) rainfall show that the mean absolute error (MAE) and mean relative error (MRE) of the prediction during 1998 2002 are 68.8 mm and 9.78%, and in comparison with the regression method, under the conditions of the same predictors and period they are 97.8 mm and 12.28% respectively. Furthermore, it is also found from the stability analysis of the modular model that the change of the prediction results of independent samples with training times in the stably convergent interval of the model is less than 1.3 mm. The obvious oscillation phenomenon of prediction results with training times, such as in the common back-propagation neural network (BPNN) model, does not occur, indicating a better practical application potential of the MFNN model. 相似文献
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利用1961—2019年江苏省67个站降水量和气候指数数据集等资料,选取大气环流、海温和积雪等先兆信号的不同组合作为预测因子方案,通过对比不同机器学习方法对江苏省夏季降水开展预测试验。结果表明,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)较传统统计方法和其他机器学习方法有一定优势,深度神经网络结合动态权重集合因子方案对江苏省夏季降水的预测技巧最高,其独立样本检验结果稳定,2015—2019年的平均PS评分为76.0,距平符号一致率为0.62,距平相关系数达0.35,尤其对江苏省中南部的预测技巧更高,具有业务应用价值。不同预测因子方案对比分析表明,大气环流因子在江苏省夏季降水预测中做主要贡献,而海温因子和积雪等其他因子也有正贡献,说明使用综合性预测因子以及集合方案有助于提升季节预测准确率。 相似文献
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以浙江省2016年1-10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好. 相似文献
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基于KPCA的台风强度神经网络集合预报方法研究 总被引:3,自引:2,他引:1
针对影响台风强度前期预报因子较多以及因子的非线性变化特点,首先采用逐步回归方法筛选出部分预报因子,再利用核主成分分析方法在剩余的预报因子中提取包含了原数据较多信息的核主成分与前期选入的预报因子共同作为模型输入.进一步考虑到神经网络集合预报中个体的准确性和差异性的权衡问题,在不同的初始条件下生成若干组神经网络,分别选择每组中性能最优的个体,建立了一种新的非线性神经网络集合预报模型.最后以西北太平洋海域2001-2010年5-10月的台风强度为研究对象进行了预报试验.结果表明,这种神经网络集合预报模型的预报结果符合实际应用的要求,其预报平均绝对误差明显小于同等条件下的神经网络方法和逐步回归预报方法. 相似文献
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天气雷达探测资料是进行强对流天气临近预报的主要参考数据。针对传统雷达回波外推方法中存在资料信息利用率不足和外推时效有限的问题,文中利用神经网络进行雷达回波的外推、利用预测神经网络模型进行2 h以内的回波变化预报。回波外推问题的关键是回波时、空序列预测问题,该网络具有解决时间记忆问题的长、短时记忆单元(Long Short-Term Memory,LSTM)和提取空间特征的卷积模块。应用福建、江苏和河南多年的雷达探测资料构造训练和测试数据集。为消除降水的不平衡和提高对强回波的预报准确率,网络采用带权重的损失函数进行训练。对光流法和预测神经网络进行测试集检验以及个例分析,结果表明,在相同外推时效和检验反射率阈值的情况下,预测神经网络的临界成功指数、命中率均高于光流法,虚警率低于光流法。不同类型降水预测神经网络的SSIM值(structural similarity)均高于光流法,且层状云降水的SSIM值比对流云降水的大。因此,预测神经网络对强回波的预报能力高于光流法;在预报时效性上,预测神经网络模型具有一定的优越性;预测神经网络对层状云降水预报的准确率比对流云降水的高。 相似文献