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摘要:
综合应用预报量自身时间序列的拓展,数值预报产品和模块化模糊神经网络方法,进行了一种新的数值预报产品释用预报研究.将这种新方法与常规的数值预报产品完全预报(PP)方法进行了对比试验.结果表明,这种模块化模糊神经网络数值预报产品释用预报方法比PP预报方法的预报精度显著提高.并且,通过对预报模型"过拟合"现象的研究发现,这种模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报模型具有很好的泛化性能.
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文献信息
篇名 模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报研究
来源期刊 气象学报 学科 地球科学
关键词 模块化网络 模糊系统 数值预报产品 泛化性能
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 78-84
页数 7页 分类号 TP18|P4
字数 5909字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0577-6619.2003.01.008
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 金龙 43 694 14.0 24.0
2 金健 2 39 2.0 2.0
3 林熙 2 29 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(7)
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研究主题发展历程
节点文献
模块化网络
模糊系统
数值预报产品
泛化性能
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
气象学报
双月刊
0577-6619
11-2006/P
大16开
北京中关村南大街46号
2-368
1925
chi
出版文献量(篇)
1949
总下载数(次)
8
总被引数(次)
54728
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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