【摘要】：氣象預(yù)報(bào)是我們生活中必不可少的應(yīng)用工具,天氣預(yù)報(bào)也是氣象預(yù)測(cè)的一種,人們可以根據(jù)預(yù)報(bào)的提示來決定當(dāng)天要不要外出,或者外出要不要帶雨具等事情。氣象預(yù)測(cè)是根據(jù)氣象預(yù)測(cè)資料,利用天氣學(xué)、動(dòng)力氣象學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等的原理和方法,對(duì)某一特定區(qū)域或者某一特定位置作出定量的預(yù)測(cè)與合理的推測(cè)。氣象預(yù)測(cè)是大氣科學(xué)研究的一個(gè)重要目標(biāo)。研究氣象預(yù)測(cè)對(duì)人們生活有著重要意義�，F(xiàn)如今,隨著科技進(jìn)步,天氣預(yù)報(bào)的方法多種多樣,但是對(duì)于每個(gè)單一的預(yù)報(bào)方法,結(jié)果是不一樣的。本文研究了傳統(tǒng)的集成預(yù)報(bào)方法,在此基礎(chǔ)上比對(duì)了各種集成方法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了一種新的基于數(shù)據(jù)挖掘的集成預(yù)報(bào)方法—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成預(yù)測(cè)方法。此研究的目的就是得出一種集成預(yù)測(cè)方法,使之優(yōu)于普通的數(shù)值集成方法。本文選取了四種單一預(yù)測(cè)方法,分別為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè),多元回歸,SVM預(yù)測(cè)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法。文中前三章涉及了引言與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)知識(shí),以及四種單一預(yù)測(cè)方法的簡(jiǎn)單計(jì)算過程與原理。文中第四章提出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成預(yù)報(bào)方法。經(jīng)過數(shù)據(jù)對(duì)比,本文提出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成預(yù)測(cè)方法的結(jié)果優(yōu)于本文涉及的每個(gè)單一預(yù)報(bào)結(jié)果。傳統(tǒng)的集成預(yù)報(bào)方法的權(quán)值多是依靠經(jīng)驗(yàn)與總結(jié)得來的,而本文的集成預(yù)報(bào)可以避免傳統(tǒng)預(yù)報(bào)過程中權(quán)值選取的困難。本文主要進(jìn)行了以下工作：①本文對(duì)選取的四個(gè)單一預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了介紹描述,并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。②本文在對(duì)傳統(tǒng)的預(yù)報(bào)方法進(jìn)行了研究比對(duì)分析的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)其在氣象預(yù)測(cè)中存在的問題與不足,針對(duì)其不足提出了新的集成預(yù)測(cè)方法,并且通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比對(duì)和驗(yàn)證,從而證明了本文提出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成預(yù)測(cè)方法有較高的可靠性。
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P457.6;TP311.13
【圖文】：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所Ｗ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)點(diǎn)很像人的神經(jīng)中樞中的逡逑神經(jīng)元。神經(jīng)細(xì)胞由軸突和樹突和細(xì)胞體Ｈ部分組成，包含人在內(nèi)的生物神經(jīng)細(xì)逡逑胞如圖３－１所示：逡逑圖３－１生物神經(jīng)元模型逡逑人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的結(jié)點(diǎn)與生物神經(jīng)元的功能和形態(tài)很相似，都是進(jìn)行著逡逑大量的信息傳遞和信息調(diào)整的功能。通常來說，在人的神經(jīng)中樞中所含的神經(jīng)元逡逑個(gè)數(shù)越多，則記憶、識(shí)別模式的能力就越好，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)亦然，但是也不完全逡逑是對(duì)的，當(dāng)有限的結(jié)點(diǎn)己經(jīng)可＾＾１很好地進(jìn)行信息處理了就不需要贊余更多的神經(jīng)逡逑元了。逡逑３．１．邐３人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型逡逑圖３－２展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)１？。這里有來自結(jié)點(diǎn)１，２，．．１的Ａ個(gè)輸入弧，逡逑它們的權(quán)值是Ｗ，，，．．．Ｗｂ，輸入值是ｘ，，，．．．Ｘｂ。這些弧上的值由虛線畫出，因?yàn)樗鼈冨义蠈?shí)際上并不是圖的一部分。結(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)輸出值ｙ，。傳播過程中，該值輸出到結(jié)逡逑點(diǎn)的所有輸出弧上ｆｗ。逡逑１１逡逑

年份逡逑圖４－２邋ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頃測(cè)的結(jié)果與實(shí)際值對(duì)比逡逑（２）．多元回歸預(yù)測(cè)與實(shí)值得對(duì)比（如圖４－３所示）：逡逑多元線性回歸模型梗n,的結(jié)果與實(shí)妹化比巧逡逑

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本文編號(hào)：2714305