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摘要:
根据多层误差反传网络结构模型和三次设计发展了一种太阳黑子人工神经网络预报方法.以杉木胸径生长的年轮指数和太阳黑子自相关因子为输入变量,应用改进的人工神经网络方法建立了太阳黑子相对数年平均值的预测模型,模型的模拟回归优度为93.3%,预测精度达到95.74%.并对网络模型中各变量进行灵敏度分析,分析表明,杉木胸径生长的年轮指数对太阳黑子相对数年平均值影响较平坦,而太阳黑子自相关因子Yt-4和Yt-2对太阳黑子相对数年平均值影响较灵敏,3个因子对太阳黑子相对数年平均值均存在一定的影响.图2 表5 参19
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内容分析
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文献信息
篇名 太阳黑子与杉木生长关系
来源期刊 应用与环境生物学报 学科 地球科学
关键词 人工神经网络方法 太阳黑子 杉木生长 年轮指数
年,卷(期) 2001,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 106-112
页数 7页 分类号 Q945|P182.41
字数 7226字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1006-687X.2001.02.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 洪伟 474 9500 47.0 68.0
2 吴承祯 346 6387 42.0 58.0
3 姜志林 60 1828 28.0 41.0
传播情况
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引文网络
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  • 二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络方法
太阳黑子
杉木生长
年轮指数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用与环境生物学报
双月刊
1006-687X
51-1482/Q
大16开
成都市人民南路4段9号
62-15
1995
chi
出版文献量(篇)
3881
总下载数(次)
7
相关基金
福建省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Fujian Province of China
官方网址:http://www.fjinfo.gov.cn/fz/zrjj.htm
项目类型:重大项目
学科类型:
论文1v1指导