PCA-RBF神经网络对兰州市日平均气温的预测

	PCA-RBF神经网络对兰州市日平均气温的预测
	任巧丽; 马乾
	2018
发表期刊	宜宾学院学报
期号	12 页码:111-115
摘要	运用相关性分析初步筛选出与兰州市日平均气温相关的气象因素,然后用主成分分析(PCA)提取出径向基(RBF)神经网络模型最终的预报因子,进而实现对日平均气温的预测.对PCA-RBF模型的训练与仿真结果表明:在样本量一定时,该网络的非线性逼近能力很强,学习时间较短,模型的拟合效果较好,可以应用于气象预报.
关键词	气象预报相关性分析 PCA-RBF 平均气温预测
DOI	10.19504/j.cnki.issn1671-5365.20180530.002
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ISSN	1671-5365
语种	中文
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/11632
专题	统计与数据科学学院
作者单位	兰州财经大学统计学院
第一作者单位	统计与数据科学学院
推荐引用方式 GB/T 7714	任巧丽,马乾. PCA-RBF神经网络对兰州市日平均气温的预测[J]. 宜宾学院学报,2018(12):111-115.
APA	任巧丽,&马乾.(2018).PCA-RBF神经网络对兰州市日平均气温的预测.宜宾学院学报(12),111-115.
MLA	任巧丽,et al."PCA-RBF神经网络对兰州市日平均气温的预测".宜宾学院学报 .12(2018):111-115.