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基于递阶遗传算法优化的副热带高压BP神经网络预报模型
刘科峰 1中国科学院 2张韧 1洪梅 1王辉赞 1王彦磊 1李妍1
作者信息
- 1. 解放军理工大学,气象学院,南京,211101
- 2. 大气物理研究所LASG,北京,100029
- 折叠
摘要
针对BP神经网络初始参数和结构难以客观确定的不足,引入递阶遗传算法对网络结构和参数进行优化,并比较相同条件下不同适应度函数的优化结果,最终确定出适宜的适应度函数,在此基础上建立副热带高压特征指数的预报优化模型。上述递阶遗传BP网络与副热带高压数值预报产品的预报对比实验结果表明:递阶遗传算法优化BP网络模型具有良好的误差收敛效果和泛化能力,对副热带高压指数预报效果有较明显的改进和提高。
关键词
递阶遗传算法/BP神经网络/副热带高压/指数预报模型/预报优化模型引用本文复制引用
主办单位
中国自动化学会/中国人工智能学会/甘肃省自动化学会会议名称
2007年中国智能自动化会议会议时间
2007-08-24会议地点
兰州会议母体文献
2007年中国智能自动化会议论文集页码
886-890出版时间
2007