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

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

所属期刊栏目：38

分类号：TP183;P427(自动化基础理论)

资助基金：江苏省国际科技合作项目BZ2021012

在线出版日期：2023-07-20（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：71-76