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基于分区的局域神经网络时空建模方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力. 相似文献
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为综合利用各类可用的信息源(如水流运动规律,观测资料和统计信息),在反问题的框架下构建了非恒定水流计算的变分模型.针对模型预测的可能误差来源,给出了初始条件、边界条件、物理参数三类独立参量及综合控制问题的定义.在此基础上,阐述了变分法求解这类偏微分方程最优化控制问题的基本原理及模型求解步骤.同时,为便于应用参考,选取初始条件、边界条件和物理参数作为控制向量,以实际常用的水流运动微分方程为基础,导出了一、二维非恒定水流计算的通用伴随方程.并以珠江黄浦至大虎段二维潮流计算为例,展示了变分模型的应用. 相似文献
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