时间序列动态学习率神经网络模型及其初步试验

• 作者: WU Hong-xing 黄文君
• 来源期刊: 沙漠与绿洲气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 时间序列 动态学习率 气象预测
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: P409
• 字数: 3468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0799.2008.03.011

摘要

神经网络在气象上的应用往往是采用固定学习率的BP算法建模,学习过程易出现振荡现象和网络存在冗余连接等缺陷,基于此对神经网络进行了改进.利用时间序列分析方法对样本数据进行处理,用改进后的神经网络对时间序列样本数据进行训练预测,创建了时间序列动态学习率神经网络模型.最后用库车县1997-2007年四季的平均气温值作样本数据进行训练,其训练精度和拟合度都达到很高的标准,用该模型预测了库车县2008年的气温.通过实例证明这个模型在气象预测领域有一定的实用价值.