混合递阶遗传径向基网络及其在副热带高压预报中的应用
刘科峰1
张韧1
洪梅2
余丹丹2
王彦磊2
高扬3
1.解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系,江苏,南京,211101;中国气象局广州热带海洋气象研究所,广东,广州,5100802.解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系,江苏,南京,2111013.95140部队气象台,广东,广州,516259
摘要：采用遗传算法与径向基网络结合的方法建立了副热带高压特征指数的预报优化模型.针对径向基网络结构和初始参数难以客观确定的不足,引入混合递阶遗传算法同时优化网络结构和参数.该优化方法结合了递阶遗传算法和最小二乘法的优点,具有较高的学习效率.将混合递阶遗传径向基网络用于副高数值预报产品的预报试验和效果比较,结果表明:混合递阶遗传算法优化的径向基网络模型具有较好的收敛效果和泛化能力,对副高指数的预报效果有较明显的改进和提高.
关键词：混合递阶遗传算法径向基神经网络副热带高压
分类号：P424.4(气象基本要素、大气现象)
资助基金：国家自然科学基金(40375019)热带海洋气象科学研究基金(200609)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 507-511 )
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