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PCA-RBF神经网络对兰州市日平均气温的预测 被引量：3
1
作者 任巧丽 马乾 《宜宾学院学报》 2018年第12期111-115,共5页
运用相关性分析初步筛选出与兰州市日平均气温相关的气象因素,然后用主成分分析(PCA)提取出径向基(RBF)神经网络模型最终的预报因子,进而实现对日平均气温的预测.对PCA-RBF模型的训练与仿真结果表明:在样本量一定时,该网络的非线性逼近... 运用相关性分析初步筛选出与兰州市日平均气温相关的气象因素,然后用主成分分析(PCA)提取出径向基(RBF)神经网络模型最终的预报因子,进而实现对日平均气温的预测.对PCA-RBF模型的训练与仿真结果表明:在样本量一定时,该网络的非线性逼近能力很强,学习时间较短,模型的拟合效果较好,可以应用于气象预报. 展开更多
关键词 气象预报 相关性分析 PCA-RBF 平均气温预测
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