基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用

• 作者: 丁立新 吴建生 蒋林利
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 二分法 密度峰 径向基神经网络 降水预报 梯度下降法
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 362-366
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0708

摘要

针对径向基函数(RBF)网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法(TSDPCA)找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数,再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型,并应用于广西月降水预报中,以检验该模型的有效性.结果表明,与K-RBFNN和OLS-RBFNN的模型相比,TSDPCA-RBFNN预报平均相对误差值下降了10％～35％,具有更好的预报性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁立新	武汉大学软件工程国家重点实验室	62	641	13.0	22.0
2	吴建生	广西科技师范学院数学与计算机科学学院	7	5	2.0	2.0
3	蒋林利	广西科技师范学院数学与计算机科学学院	15	17	2.0	3.0