基于粒子群-投影寻踪和遗传-神经网络集成的预测模型

• 作者: 刘合香 简茂球
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 粒子寻踪 遗传算法 神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 页码范围: 113-119
• 分类号: TP183|P732.3
• 字数: 7332字
• 语种: 中文

摘要

针对预测对象和预测因子存在复杂的线性和非线性关系的特点,利用自然正交展开方法进行线性降维,以及用粒子群-投影寻踪方法进行非线性降维,将高维的非线性数据投影到低维子空间上,构造了一种遗传-神经网络预测模型.在此基础上,应用该预测模型对影响华南的台风频数进行了预测试验,并将预测结果与统计回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明,文中构建的非线性集预测模型,对台风频数有较好的预测效果,5年预测的平均绝对误差为0.81个,平均相对误差为13％,预测结果比统计回归模型有明显的改进.该文的结果可为进一步探索研究其他领域的预测建模提供了一种新的参考思路和方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘合香	广西师范学院数学科学学院	33	158	7.0	11.0
2	简茂球	中山大学环境科学与工程学院大气科学系	24	325	10.0	17.0