遗传算法优化BP网络的汛期降水预测模型

摘要：

针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,遗传算法是全局优化算法和具有很强的全局搜索能力,遗传算法优化BP神经网络初始连接权值和阈值形成混合算法.以安徽宣城市为例,将汛期降水量作为预测对象,前期74项大气环流特征量、500 hPa、100 hPa月平均高度场、月平均海平面气压场和月平均海温场资料中选取预测因子,建立汛期降水短期气候预测模型.结果表明,该方法计算稳定,预报误差小,具有实用价值.

关键词：遗传算法、BP(back propagation)神经网络、降水短期气候预测

分类号：P457.6(天气预报)

在线出版日期：2013-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：299-303