【摘要】：為了研究時間域上風(fēng)廓線數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制問題,采用后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正灰色算法殘差的方法(BP-GM),進行了理論分析和實驗驗證。使用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練歷史風(fēng)廓線數(shù)據(jù)的灰色殘差,取得了風(fēng)廓線質(zhì)量控制數(shù)據(jù)。結(jié)果表明,當相對誤差和后驗差比值越小、精度越接近1時,質(zhì)量控制效果越好;BP-GM法能有效地降低風(fēng)廓線數(shù)據(jù)控制殘差,提高精度。這一結(jié)果對風(fēng)廓線質(zhì)量控制是有幫助的。
[Abstract]:In order to study the quality control of wind profile data in time domain, the backward propagation neural network (BP-GM) is used to correct the residual error of grey algorithm, and the theoretical analysis and experimental verification are carried out. The grey residual of historical wind profile data is trained by back propagation neural network, and the quality control data of wind profile are obtained. The results show that the smaller the ratio of relative error to posterior error is and the closer the accuracy is to 1, the better the quality control effect is, and the BP-GM method can effectively reduce the residual error of wind profile data and improve the accuracy. This result is helpful to the quality control of wind profile.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西南技術(shù)物理研究所;
【分類號】：TN958.98;TP183

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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8 黃e，

本文編號：2526157