基于概率神经网络的沙尘天气预报

• 作者: 刘祎 孙俊奎 张昭晖 邹阳
• 来源期刊: 内蒙古气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 概率神经网络 遗传算法 沙尘预报
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 应用气象
• 页码范围: 31-33,38
• 页数: 4页
• 分类号: P425.5+5
• 字数: 3418字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14174/j.cnki.nmqx.2019.02.007

摘要

为了对敦煌地区沙尘天气过程进行预报,构造概率神经网络模型.尝试组合多种预报因子,选取最优预报因子.通过叠套方法进行预报消空,减小冗余的晴好天气样本.使用Matlab神经网络工具箱提供的函数建立沙尘天气预报模型,并采用遗传算法获得模式层最佳平滑参数,来优化概率神经网络模型结构,使概率神经网络的函数逼近能力和网络性能得到提升.以此进行的沙尘天气预报效果较好,准确率达57％ 以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张昭晖		2	0	0.0	0.0
2	孙俊奎		7	4	1.0	1.0
3	邹阳		6	3	1.0	1.0
4	刘祎		4	2	1.0	1.0