基于遗传算法改进的BP神经网络的近地气候数据雷电预测模型
仲致诚1
郑建勇2
1.东南大学 苏州研究院,江苏 苏州 2151252.东南大学 苏州研究院,江苏 苏州 215125;东南大学 电气工程学院,江苏 南京 210018
摘要：BP神经网络应用广泛,学习能力出众,但由于其训练速度较慢、容易受到极限的影响等原因,无法满足过于复杂的求解需求.相比之下,遗传算法可以有效地提高求解的复杂程度,并且可以通过对权重、阈值的调整来提升算法的准确性与可靠性.因此,文章提出了一种基于近地气候数据雷电预测模型,研究了网络参数对预测效果的影响.实验证明,该模型对比其他模型具有更好的预测能力和泛化能力.
关键词：遗传算法雷电预测神经网络
分类号：TP183(自动化基础理论)P427(气象基本要素、大气现象)
资助基金：江苏省国际科技合作项目(BZ2021012)
论文发表日期：2023-06-30
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：6( 71-76 )
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