發(fā)布時(shí)間：2018-11-17 07:37

【摘要】：傳統(tǒng)的日長(zhǎng)變化預(yù)報(bào)多是基于線性模型,如最小二乘模型、自回歸模型等,但是日長(zhǎng)變化包含了復(fù)雜的非線性因素,線性模型預(yù)報(bào)的效果往往不甚理想.所以嘗試使用一種非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)模型進(jìn)行日長(zhǎng)變化預(yù)報(bào),并將結(jié)果與使用BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和其它模型的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行比較.結(jié)果表明,GRNN用于日長(zhǎng)變化預(yù)報(bào)是高效可行的.
[Abstract]:The traditional prediction of diurnal variation is based on linear model, such as least square model, autoregressive model, etc. However, the variation of diurnal length includes complex nonlinear factors, and the effect of linear model prediction is often not satisfactory. So we try to use a nonlinear neural network-generalized regression neural network (GRNN) model to forecast the diurnal variation, and compare the results with those of BP (Back Propagation) neural network model and other models. The results show that GRNN is effective and feasible for the prediction of diurnal variation.
【作者單位】： 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)與中國(guó)科學(xué)院天文聯(lián)合基金項(xiàng)目(10878026)資助
【分類號(hào)】：P127

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 王琪潔;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的地球自轉(zhuǎn)變化預(yù)報(bào)[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（上海天文臺(tái)）;2007年

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2336987