沈阳农业大学学报
瀋暘農業大學學報
침양농업대학학보
JOURNAL OF SHENYANG AGRICULTURAL UNIVERSITY
2013年
3期
345-348
,共4页
核偏最小二乘回归%神经网络集成%降水预测
覈偏最小二乘迴歸%神經網絡集成%降水預測
핵편최소이승회귀%신경망락집성%강수예측
kernel partial least-squares regression%neural networks ensemble%precipitation forecast
为了提高降水预测的精确度和稳定性,提出一种新颖的基于核偏最小二乘回归的径向基神经网络集成降水预测模型.该模型通过Bagging技术和Boosting技术把原始数据集分成不同的训练数据集,并利用该训练数据集和不同核函数的径向基神经网络进行预测处理,再将核偏最小二乘回归对不同的训练结果进行集成.研究结果表明:核偏最小二乘回归集成模型有效提高神经网络集成的泛化能力,预测精度高,稳定性好,具有应用推广前景.
為瞭提高降水預測的精確度和穩定性,提齣一種新穎的基于覈偏最小二乘迴歸的徑嚮基神經網絡集成降水預測模型.該模型通過Bagging技術和Boosting技術把原始數據集分成不同的訓練數據集,併利用該訓練數據集和不同覈函數的徑嚮基神經網絡進行預測處理,再將覈偏最小二乘迴歸對不同的訓練結果進行集成.研究結果錶明:覈偏最小二乘迴歸集成模型有效提高神經網絡集成的汎化能力,預測精度高,穩定性好,具有應用推廣前景.
위료제고강수예측적정학도화은정성,제출일충신영적기우핵편최소이승회귀적경향기신경망락집성강수예측모형.해모형통과Bagging기술화Boosting기술파원시수거집분성불동적훈련수거집,병이용해훈련수거집화불동핵함수적경향기신경망락진행예측처리,재장핵편최소이승회귀대불동적훈련결과진행집성.연구결과표명:핵편최소이승회귀집성모형유효제고신경망락집성적범화능력,예측정도고,은정성호,구유응용추엄전경.
