基于时间序列神经网络的气象预测研究

• 作者: 张迎春 肖冬荣 赵远东
• 来源期刊: 武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 气温时序分析 预测 L-M神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 页码范围: 237-240
• 页数: 4页
• 分类号: N39|P49
• 字数: 2639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2003.02.028

摘要

月平均气温是气象的主要特性参数,也是影响气候变化的重要因素.文中配合实例介绍了一种基于时间序列的人工神经网络学习算法的流程,给出了该算法的实验结果并对不同情况下的结果作了比较,同时就在实现该算法的过程中所出现的问题以及解决方案进行了阐述.最后提出了将L-M神经网络与时序分析方法相结合的设想.

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	肖冬荣	南京气象学院信息工程系	53	635	13.0	23.0
3	张迎春	南京气象学院信息工程系	2	55	2.0	2.0