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PSO-FCM神经网络集成的降水预报方法研究

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毕业论文范文题目：PSO-FCM神经网络集成的降水预报方法研究，论文范文关键词：PSO-FCM神经网络集成的降水预报方法研究
PSO-FCM神经网络集成的降水预报方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：目前神经网络集成已经在地震强度估计、医学诊断、人脸辨认等多个范畴获得了成功的利用,但神经网络集成方法在大气学科的降水预报问题中的研究跟利用还是比较少见。针对这一现状,论文尝试利用神经网络集成方法进行于降水预报建模研究。然而,目前比较广泛采取的集成算法—Bagging跟AdaBoost方法都存在网络构造难于断定以及网络练习对初始权值很敏感等问题,这在很大程度上影响了神经网络的泛化才能。为进一步进步神经网络集成的泛化机能,论文提出了一种基于粒子群算法跟改进的含混聚类的神经网络集成方法,简称基于PSO?FCM神经网络集成方法,其重要研究内容包含:在模型的树破上:根据神经网络集成个体的差别度与集成的泛化才能成正比的关联,论文发展了利用粒子群算法来产生神经网络集成个体的方法研究,并为加强集成个体的多样性(差别性),对粒子群算法做了些改进:①提出一种动态的（文章此处忽略..）多样性函数,即根据每一次搜查得到的地位对粒子群的种群多样性进行评估,并以此决定群体中的个体是向最优个体聚拢还是散开;②对惯性系数采取ω=0.5+rand/2的随机情势,这样可能使种群在搜查的后期避免适度趋势于某一地位。进一步,用改进的粒子群算法同时优化神经网络的隐节点个数跟神经网络练习时的初始权值。最后对论断的合成方法采取抉择性的均匀集成,即利用含混均值聚类对由粒子群算法生成的多个神经网络集成个体进行分类,从每一类中抉择在验证集上泛化才能最强的个体参加均匀集成。在模型的输入上:利用改进的含混聚类算法对原始的练习样本集进行聚类分析,将与预报样本因子存在类似或雷同属性的样本归为一类作为新的练习样本集,以此打消练习样本集中的与预报样本因子差别较大的样本,从而进步单个个体神经网络的泛化才能。通过对上述集成模型的构造跟模型输入的研究,树破了一种基于神经网络（文章此处忽略..）集成的降水预报模型。为了考察所提出的降水预报模型的预报才能,论文以2002至2005年5-6月(共217天)中国景象局的T213模式跟日本细网格降水模式48小时预报场等数值预报产品材料为基本,树破了基于PSO-FCMPSO-FCM神经网络集成的每日降水预报模型,并以广西西南部2006年前汛期(5-6月)每日均匀降水量作为预报对象,进行每日预报实验:首先对T213模式跟日本数值气象预报模式的数值预报产品与预报对象的相干性进行普查,找出成片的高于0.05明显性程度且相干符号雷同的格点区,分辨在正、负相干区内选取相干联数绝对值均匀最大的2个相邻格点,打算这2个格点的物理量均匀值作为待选的正、负相干因子。进一步对这2个待选的正、负相干因子进行组合处理,即把同一个物理量的正、负相干因子相减,得到组合物理量因子,最后得到42个初选预报因子(41个T213因子,1个日本格点降水预报因子)。其次在保存高相干预报因子(日本降水预报格点)的前提下,对初选预（本文此处忽略..）报因子群利用逐步回归方法进一步进行因子筛选,得到神经网络输入因子个数分辨为4个。最后利用论文树破的PSO?FCM神经网络集成方法以2002至2005年5-6月共217个样本作为建样子模样本,对2006年5-6月份共56天进行每日降水量进行预报实验,所得到的预报均匀绝对误差为5.18mm(分类数为8)。为了验证论文树破的基于神经网络集成降水预报模型的有效性,论文用目前风行的两种神经网络集成—Bagging跟AdaBoost方法对雷同的降水预报实验数据,以雷同的建样子模样本树破降水预报模型,对2006年5-6月份的降水量进行了56天每日预报建模实验,得到这两种模型的预报均匀误差分辨为6.70mm(隐节点为4)跟6.26mm(隐节点为4)。比拟较而舆论文提出的神经网络集成方法比目前较为广泛利用的神经网络集成方法的预报精度有了明显的进步,其中比拟于Bagging集成算法的预报精度进步了20%,而比拟于Boosting方法也进步了15%。为了考察神经网络集（本文此处忽略..）成方法利用于实际降水预报的可行性,论文还将集成方法的降水预报精度与目前中国景象局的T213预报模式(目前景象业务部分重要参考的客观预报工具)的预报精度做了进一步比较,成果表明T213预报模式对2006年5-6月份降水量的预报均匀绝对误差为8.74mm,这比传统Bagging跟AdaBoost集成方法的预报绝对误差增大了23.3%跟28.7%,比论文提出的PSO-FCMPSO-FCM集成降水预报模型的预报绝对误差更是增加40.7%。综合上述的成果分析可知,论文的研究成果对降水预报范畴的建模研究跟利用存在很好的利用推广前景。

以上为本篇毕业论文范文PSO-FCM神经网络集成的降水预报方法研究的介绍部分。

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