日长变化预报中BP神经网络拓扑结构的选择

• 作者: 周永宏 廖德春 廖新浩 王琪洁
• 来源期刊: 中国科学院上海天文台年刊
• 学科: 地球科学
• 关键词: 日长变化 神经网络 BP网络 最小均方误差法
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 天文地球动力学
• 页码范围: 23-29
• 页数: 7页
• 分类号: P127.1+5|O157.5
• 语种: 中文

摘要

日长变化的预报具有重要的科学意义和实际应用价值.非线性的人工神经网络技术中的反向传播模型(BP网络)可用于预报日长变化.BP网络的拓扑结构决定了神经网络解决问题的能力,针对不同的问题需要采用不同的网络结构.该文分析了神经网络的拓扑结构算法,选用最小均方误差法确定网络的拓扑结构,并将此应用于日长变化预报.结果表明,该方法是可靠和有效的.