基于MATLAB的主成分RBF神经网络降水预报模型
农吉夫1
金龙2
1.广西民族大学数学与计算机科学学院,广西,南宁,5300062.广西区气象减灾研究所,广西,南宁,530022
摘要：以前期500 hPa高度场、海温场为预报因子,采用径向基函数(RBF)神经网络与主成分分析相结合的方法,建立了广西中部5月平均降水预报模型.在5年独立样本的预测检验中,预测的平均相对误差、均方误差及平均绝对误差分别为18.12%、50.52和34.23.对比分析RBF神经网络与BP(Back Propagation)神经网络的预测结果,表明RBF神经网络预测结果更准确、精度更高.
关键词：月平均降水量主成分分析RBF神经网络
分类号：P426.62(气象基本要素、大气现象)
资助基金：国家自然科学基金(40675023)广西民族大学青年科研项目(2007QN23)
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( 713-717 )
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