降水預(yù)測問題是一個(gè)非常復(fù)雜、重要的研究課題。一種事物從過去發(fā)展到現(xiàn)在再發(fā)展到未來,其發(fā)展總存在某些內(nèi)在的規(guī)律,國內(nèi)外的一些專家和學(xué)者們積極的進(jìn)行探索,掌握事物發(fā)展的固有規(guī)律,把預(yù)測問題置于科學(xué)的基礎(chǔ)之上,引導(dǎo)事物朝著預(yù)期的方向迅速發(fā)展。精準(zhǔn)的預(yù)測是正確決策的前提,隨著科技的不斷發(fā)展,幾乎人類活動(dòng)的各個(gè)領(lǐng)域都能夠提供大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),因此在統(tǒng)計(jì)資料的基礎(chǔ)上,建立了預(yù)測科學(xué)。在對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和研究的基礎(chǔ)上,針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、易于陷入局部最小等缺點(diǎn),考慮到粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和萬有引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm,GSA）的全局性和快速性,分別采用PSO、GSA優(yōu)化BPNN的初始權(quán)值和閾值,提出PSO-BPNN和GSA-BPNN降水預(yù)測方法。利用某省份A、B、C和D四個(gè)氣象觀測站的降水資料進(jìn)行預(yù)測實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明:兩種方法較常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更快的收斂速度快,且預(yù)測誤差較小,同時(shí)結(jié)果也表明GSA-BPNN較PSO-BPNN降水預(yù)測方法準(zhǔn)確率更高。在介紹兩種預(yù)... 

【文章來源】：沈陽理工大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

生物神經(jīng)元示意圖

生物神經(jīng)元抽象圖

人工神經(jīng)元模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智能預(yù)測土建工程概算方法的研究及其應(yīng)用[J]. 劉昕.  科技與企業(yè). 2014(16)
[2]Artificial neural network approach to assess selective flocculation on hematite and kaolinite[J]. Lopamudra Panda,P.K.Banerjee,Surendra Kumar Biswal,R.Venugopal,N.R.Mandre.  International Journal of Minerals Metallurgy and Materials. 2014(07)
[3]基于聚類分析的短期負(fù)荷智能預(yù)測方法研究[J]. 陳宏義,李存斌,施立剛.  湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(05)
[4]基于BP和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能變電站錄波啟動(dòng)判據(jù)算法[J]. 劉建華,李天玉,付娟娟,吳楠.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2014(05)
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)群的中壓配電網(wǎng)電壓降落估算[J]. 白牧可,唐巍,張璐,叢鵬偉.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2014(02)
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的對流層濕延遲計(jì)算[J]. 李劍鋒,吳林弟,胡伍生,王永前,朱明晨.  東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(S2)
[7]采用KPCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單目車載紅外圖像深度估計(jì)[J]. 孫韶媛,李琳娜,趙海濤.  紅外與激光工程. 2013(09)
[8]粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光銑削質(zhì)量預(yù)測模型[J]. 許兆美,劉永志,楊剛,王慶安.  紅外與激光工程. 2013(09)
[9]基于核偏最小二乘回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成降水預(yù)測模型[J]. 陸克盛,汪靈枝.  沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(03)
[10]基于EMD與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車關(guān)門聲品質(zhì)預(yù)測[J]. 楊川,于德介,徐亞軍.  汽車工程. 2013(05)

碩士論文
[1]新型粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D]. 謝雪勤.華東理工大學(xué) 2014
[2]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元數(shù)的確定[D]. 王立威.重慶大學(xué) 2012
[3]嵌入式智能控制器在混凝投藥系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 李學(xué)賢.中南大學(xué) 2009
[4]基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土地利用分類遙感研究[D]. 段新成.中國地質(zhì)大學(xué)（北京） 2008
[5]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)預(yù)測模型研究[D]. 石艷麗.中國地質(zhì)大學(xué)（北京） 2008
[6]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)和學(xué)習(xí)算法及區(qū)間值模糊集的研究[D]. 曾水玲.長沙理工大學(xué) 2007
[7]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能預(yù)測系統(tǒng)研究與開發(fā)[D]. 李亞偉.北方工業(yè)大學(xué) 2006
[8]T比特路由器智能故障恢復(fù)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 朱玉.解放軍信息工程大學(xué) 2006
[9]基于小波—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)軸承故障診斷[D]. 王平.太原理工大學(xué) 2005
[10]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測中的應(yīng)用研究[D]. 宋玉強(qiáng).西安建筑科技大學(xué) 2005



本文編號：3593646