大学数学
大學數學
대학수학
COLLEGE MATHEMATICS
2012年
5期
114-118
,共5页
短期气候预测%神经网络%遗传算法
短期氣候預測%神經網絡%遺傳算法
단기기후예측%신경망락%유전산법
short-term climate prediction%neural network%genetic algorithms
针对目前BP神经网络在实际应用中，网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题，用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构，在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法，建立基于遗传算法的BP网络模型，同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用，计算结果表明该方法的预测精度较高。
針對目前BP神經網絡在實際應用中，網絡結構難以確定以及網絡極易陷入跼部解問題，用遺傳算法優化神經網絡的連接權和網絡結構，在遺傳進化過程中採取保留最佳箇體的方法，建立基于遺傳算法的BP網絡模型，同時通過實例說明該模型在降水預測中的應用，計算結果錶明該方法的預測精度較高。
침대목전BP신경망락재실제응용중，망락결구난이학정이급망락겁역함입국부해문제，용유전산법우화신경망락적련접권화망락결구，재유전진화과정중채취보류최가개체적방법，건립기우유전산법적BP망락모형，동시통과실례설명해모형재강수예측중적응용，계산결과표명해방법적예측정도교고。
For overcoming difficulties in application of the method of BP neural network, this paper proposed to optimize the neural network structure and connection weights by means of genetic algorithm whilst to reserve the best individual in evolution process, so that to build up a genetic algorithms Neural Networks model. Through an example we explain the application of precipitation forecasting. The result of study indicates that this method can gain a higher forecasting precision.
