| PCA-BP神经网络在降水预测中的应用研究 |
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| 引用本文： | 季刚,华连生,江双五. PCA-BP神经网络在降水预测中的应用研究[J]. 微计算机信息, 2012, 0(8): 128-130 |
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| 作者姓名： | 季刚 华连生 江双五 |
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| 作者单位： | 安徽省气象局大气探测技术保障中心 |
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| 摘 要： | 该文提出了一种基于主成分分析(PCA)与误差反向传播(BP)神经网络的降水预测模型。首先,通过主成分分析法对降水的主要影响因素进行主成分提取,选取贡献率大于85%的5个主成分来代替原来的14个影响因素,以消除原始输入数据的相关性,解决神经网络建模时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题;然后,以主成分分析结果为输入建立降水BP神经网络预测模型。仿真结果表明PCA-BP神经网络模型性能优于传统BP神经网络,能够满足降水预测的要求。
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| 关 键 词： | 主成分分析 神经网络 降水预测 |
Research about rainfall forecast based on PCA-BP neural network |
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| Affiliation: | J I Gang HUA Lian-s heng J IANG S huang-wu(Technical Support Center For Atmosphere Observation,Anhui Meteorological Association HeFei,230031,China) |
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