结构自适应多核RB F神经网络降水预报集成模型

摘要：

构造了一种带多个核函数的结构自适应径向基函数神经网络（RBF NN）降水预报集成模型。该网络结构同时使用6个核函数，采用基于输入输出全部信息的模糊相似矩阵的平均矩阵元法自动确定隐节点数，自适应地生成RBF神经网络集成个体，最后建立多元回归模型集成。对日本的细网格资料数据建立平均日降水量预报模型，利用MATLAB进行仿真实验，结果表明，该模型预报性能明显优于同期中国气象局的T213（中国气象局的全球中期天气数值预报产品预报值）降水预报，可为气象预报研究提供新思路，为降水预报决策的制定提供重要的参考。

关键词：多核径向基函数、集成神经网络、多方法集成建模、降水预报

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目51065002；11161029；广西自然科学基金青年项目2012GXNSFBA053161；广西教育厅高校科研项目201203YB186；柳州师范高等专科学校项目LSZ2012B003．

在线出版日期：2014-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：50-57,73