基于LLE的优化RBF神经网络降水预报模型

• 作者: 罗芳琼
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 局部线性嵌入 径向基神经网络 降维 预测
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 系统结构
• 页码范围: 749-752
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4231字
• 语种: 中文

摘要

利用局部线性嵌入降维方法(LLE)提取有效因子,并将这些有效因子组成的特征空间矩阵作为优化的RBF神经网络的输入矩阵,从而建立网络模型.以此对广西5月区域平均日降水量进行预报,结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗芳琼	柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系	31	191	6.0	13.0