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摘要:
本文提出一种基于复合天气及时间因素的组合神经网络预测方法以预测气温,即根据前一段多个天气因素的值预测下一时的气温,并将时间因素作为独立神经元参与神经网络预测.经采用2000年南京站的天气数据与标准BP网络对比实验,证明本文算法更快收敛到更小误差,预测效果,尤其是短期预测,较标准BP算法更好.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于复合天气及时间因素的神经网络气温预测
来源期刊 广东自动化与信息工程 学科 工学
关键词 神经网络 因素 预测
年,卷(期) 2003,(2) 所属期刊栏目 应用技术
研究方向 页码范围 10-12
页数 3页 分类号 TP18
字数 2098字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-2605.2003.02.004
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 赵远东 南京气象学院信息工程系 17 120 6.0 10.0
2 黄瑞 南京气象学院信息工程系 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
因素
预测
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
自动化与信息工程
双月刊
1674-2605
44-1632/TP
大16开
广州市先烈中路100号大院13号楼601《自动化与信息工程》编辑部
1980
chi
出版文献量(篇)
1389
总下载数(次)
2
总被引数(次)
4396
论文1v1指导