【摘要】：短時(shí)強(qiáng)降水會(huì)引起自然災(zāi)害,從而對(duì)人民生活、社會(huì)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成巨大損失。對(duì)降水進(jìn)行短時(shí)臨近預(yù)報(bào)可以預(yù)測(cè)數(shù)小時(shí)內(nèi)的區(qū)域降水強(qiáng)度及其引起的自然災(zāi)害,有助于人們及時(shí)做好應(yīng)對(duì)措施,盡可能的保證人民生命安全和減少財(cái)產(chǎn)損失。本文首先采用主成分分析(PCA)法對(duì)影響降水量的相關(guān)因素進(jìn)行特征提取,篩選出影響降水的主要因子,以解決因影響降水量的相關(guān)因素眾多,而導(dǎo)致的降水預(yù)報(bào)模型輸入維數(shù)過(guò)高,計(jì)算復(fù)雜,訓(xùn)練時(shí)間變長(zhǎng)、收斂速度變慢、泛化能力減弱等問(wèn)題。其次,采用模糊聚類算法確定徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),并運(yùn)用K均值聚類(K-means)算法對(duì)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降水預(yù)報(bào)模型隱含層參數(shù)進(jìn)行選取。然后,針對(duì)k-means聚類算法的性能受所選初始中心的影響,且容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,引入具有全局優(yōu)化的粒子群(PSO)智能優(yōu)化算法對(duì)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行選取,構(gòu)建了基于改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降水預(yù)報(bào)模型(PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。最后以華南某地短臨降水預(yù)報(bào)為例進(jìn)行了應(yīng)用研究,結(jié)果表明改進(jìn)的PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降水預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于傳統(tǒng)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降水預(yù)報(bào)模型和標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降水預(yù)報(bào)模型,具有應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：西安建筑科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P457.6
【圖文】：

以收斂到正確的目標(biāo)上[22]。權(quán)重系數(shù)的確定是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的不斷，在訓(xùn)練過(guò)程中將事先準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其分析的潛在規(guī)律。在得到輸入與輸出的規(guī)律后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便可根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程又被叫做訓(xùn)練過(guò)程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式（有監(jiān)督學(xué)習(xí)）、無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)（無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)）和死記式學(xué)習(xí)。導(dǎo)師學(xué)習(xí)(有監(jiān)督學(xué)習(xí))：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元以現(xiàn)實(shí)輸出與預(yù)期輸出的根據(jù)算法的具體標(biāo)準(zhǔn)來(lái)安排所有人工神經(jīng)元相接觸時(shí)的權(quán)重。叫做導(dǎo)師信號(hào)，是檢驗(yàn)學(xué)習(xí)過(guò)程中是否出現(xiàn)問(wèn)題的準(zhǔn)則，因此式又稱為有導(dǎo)師學(xué)習(xí)。習(xí)過(guò)程如下圖 2.1 所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每經(jīng)歷一次學(xué)習(xí)，現(xiàn)實(shí)輸出都行反饋，并且通過(guò)參照預(yù)期輸出，來(lái)判斷此次的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是否習(xí)，使網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)實(shí)輸出和預(yù)期輸出之間的誤差逐步減少，直至其

圖 2.2 無(wú)教師學(xué)習(xí)方式式學(xué)習(xí)：是指將網(wǎng)絡(luò)提前設(shè)定成特定的記憶形式，在這之后，便會(huì)喚起自身對(duì)記憶形式的回顧，從而對(duì)輸入進(jìn)行相應(yīng)習(xí)是最早的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的方法，這種方法由于其自身的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)之后就不在改變網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，而不像其他的方此現(xiàn)在的實(shí)驗(yàn)已經(jīng)放棄這種方法。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，Powell 提出了多變量插值的徑向基函數(shù)（RadicalBasisFunc，Moody 和 Darken[24]提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即 RBF 神網(wǎng)絡(luò)中輸入層可以理解為是一個(gè)連接層也是傳輸層，只是將部。隱含層的作用是使輸入變量的全部?jī)?nèi)容映射到隱含層的

西安建筑科技大學(xué)碩士學(xué)位論文面的能力，隨著節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的增多，這些能力將不斷增強(qiáng)。其中的逼近能力，隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)越多，RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的函甚至能夠以任意精度去逼近一個(gè)復(fù)雜的函數(shù)曲線。隱層神經(jīng)元空間維數(shù)。由于網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)和隱層空間維數(shù)有著緊密的聯(lián)多可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近精度。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力受到隱層空間維數(shù)的影響B(tài)F 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的影響，所以需要對(duì)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行從而確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層是針對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行響應(yīng)，且該響應(yīng)是一種線性 是一個(gè) RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)是n-h-1的三層 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

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