动态学习率神经网络预测气温的尝试

摘要：

采用单站气象资料建立动态学习率的神经网络预测模型,进行逐日气温模拟预测,并与逐步回归预测模型和固定学习率的神经网络模型比较,结果表明,神经网络模型预测能力较好,但训练时间长.采用动态学习率的网络模型在不损失预测精度的前提下大大减少了训练时间,为神经网络在气象中的应用提供了一种方法.

关键词：神经网络、BP算法、气温预测、逐步回归

所属期刊栏目：28

分类号：P456.9;TP18(天气预报)

资助基金：国家自然科学基金49375248

在线出版日期：2005-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：398-403