基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用

论文摘要

针对径向基函数（RBF）网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法（TSDPCA）找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数,再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型,并应用于广西月降水预报中,以检验该模型的有效性。结果表明,与K-RBFNN和OLS-RBFNN的模型相比,TSDPCA-RBFNN预报平均相对误差值下降了10%～35%,具有更好的预报性能。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 蒋林利,吴建生,丁立新

关键词: 二分法,密度峰,径向基神经网络,降水预报,梯度下降法

来源: 计算机应用研究 2019年02期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 气象学,自动化技术

单位: 广西科技师范学院数学与计算机科学学院,武汉大学软件工程国家重点实验室

基金: 广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118027),广西高校科学技术研究项目(YB2014467),广西高校中青年教师基础能力提升项目(2017KY0896),广西重点学科资助项目(070105)

分类号: P457.6;TP183

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0708

页码: 362-366

总页数: 5

文件大小: 483K

下载量: 137

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