原文服务方: 南宁师范大学学报(自然科学版)       
摘要:
为改善TS模糊神经网络在台风灾情中的预测精度并减少运算时间,该文利用改进的TS模糊神经网络建立华南地区台风灾情预测模型.首先选取1981-2016年登陆华南地区的台风灾害历史数据,运用灰色关联度法选取承灾体因子 、防灾减灾因子;其次利用主成分分析法对因子进行线性降维;然后引入模糊C-均值聚类(FCM)确定隶属度函数的中心;最后对华南地区台风灾情进行预测试验,并将结果与TS模糊神经网络 、BP神经网络的试验结果进行比较,结果表明,改进的TS模糊神经网络预测精度最优,且训练预测用时较短.
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文献信息
篇名 基于改进的TS模糊神经网络的华南台风灾情预测模型
来源期刊 南宁师范大学学报(自然科学版) 学科
关键词 改进的TS模糊神经网络 灰色关联度 主成分 模糊C-均值聚类 灾情预测
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 37-46,58
页数 11页 分类号 P458.1+2|X43
字数 语种 中文
DOI 10.16601/j.cnki.issn1001-8743.2018.02.008
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
改进的TS模糊神经网络
灰色关联度
主成分
模糊C-均值聚类
灾情预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南宁师范大学学报(自然科学版)
季刊
2096-7330
45-1408/N
大16开
南宁市明秀东路175号
1983-01-01
中文
出版文献量(篇)
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0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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