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期刊文章详细信息

混合递阶遗传径向基网络及其在副热带高压预报中的应用    

RBFNN BASED ON HYBRID HIERARCHY GENETIC ALGORITHM AND ITS APPLICATION IN SUBTROPICAL HIGH FORECAST

  

文献类型:期刊文章

作  者:刘科峰[1,2] 张韧[1,2] 洪梅[1] 余丹丹[1] 王彦磊[1] 高扬[3]

机构地区:[1]解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系,江苏南京211101 [2]中国气象局广州热带海洋气象研究所,广东广州510080 [3]95140部队气象台,广东广州516259

出  处:《热带气象学报》

基  金:国家自然科学基金项目(40375019);热带海洋气象科学研究基金(200609)共同资助

年  份:2008

卷  号:24

期  号:5

起止页码:507-511

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2004、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、JST、PROQUEST、ZGKJHX、核心刊

摘  要:采用遗传算法与径向基网络结合的方法建立了副热带高压特征指数的预报优化模型。针对径向基网络结构和初始参数难以客观确定的不足,引入混合递阶遗传算法同时优化网络结构和参数。该优化方法结合了递阶遗传算法和最小二乘法的优点,具有较高的学习效率。将混合递阶遗传径向基网络用于副高数值预报产品的预报试验和效果比较,结果表明:混合递阶遗传算法优化的径向基网络模型具有较好的收敛效果和泛化能力,对副高指数的预报效果有较明显的改进和提高。

关 键 词:混合递阶遗传算法 径向基神经网络 副热带高压

分 类 号:P424.4[大气科学类]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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