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基于K近邻非参数回归的神经网络集成降水预测模型
被引量：
5
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作者
吴建生
陈恩红
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第7期114-118,共5页
降水预测是减灾防灾的重要研究课题。以中国气象局的T213和日本的细网格数据资料为基础,利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成神经网络集成个体,采用主成分分析方法提取综合信息,最后建立多元K近邻非参数回归模型集成,以此对广西前...
降水预测是减灾防灾的重要研究课题。以中国气象局的T213和日本的细网格数据资料为基础,利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成神经网络集成个体,采用主成分分析方法提取综合信息,最后建立多元K近邻非参数回归模型集成,以此对广西前汛期5月-6月的降水量进行预报,检验结果表明该模型预报稳定性好,预报准确率较高,具有较好的应用前景。
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关键词
降水预测
神经网络集成
K近邻
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题名
基于K近邻非参数回归的神经网络集成降水预测模型
被引量：
5
1
作者
吴建生
陈恩红
机构
柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系
中国科学技术大学计算机科学技术系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第7期114-118,共5页
基金
广西青年科学基金(0832092)
广西教育厅面上项目(200807MS098)
文摘
降水预测是减灾防灾的重要研究课题。以中国气象局的T213和日本的细网格数据资料为基础,利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成神经网络集成个体,采用主成分分析方法提取综合信息,最后建立多元K近邻非参数回归模型集成,以此对广西前汛期5月-6月的降水量进行预报,检验结果表明该模型预报稳定性好,预报准确率较高,具有较好的应用前景。
关键词
降水预测
神经网络集成
K近邻
Keywords
rainfall forecasting neural network ensemble k-nearest neighbour
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于K近邻非参数回归的神经网络集成降水预测模型
吴建生
陈恩红
《计算机应用与软件》
CSCD
2010
5
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