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薛宇峰

作品数:3 被引量:26H指数:2
供职机构:湛江海洋大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金云南省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术天文地球更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇天文地球

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 1篇短期气候
  • 1篇短期气候预测
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇气候
  • 1篇气候预测
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇径向基
  • 1篇径向基神经
  • 1篇径向基神经网...
  • 1篇降水
  • 1篇降水量
  • 1篇工神经网络
  • 1篇RBF

机构

  • 3篇湛江海洋大学
  • 2篇中山大学

作者

  • 3篇薛宇峰
  • 2篇罗泽举
  • 2篇宋丽红
  • 1篇朱思铭

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇热带气象学报
  • 1篇太原师范学院...

年份

  • 2篇2006
  • 1篇2005
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一类基于SVM/RBF的气象模型预测系统被引量:11
2006年
利用广东湛江地区近30年月平均气温的气象数据作为数据集,建立了一种新的基于径向基核函数的支持向量机模型预测系统。通过适当选择模型参数,其平均绝对百分比误差只有5.61%,在绝对误差温度小于等于2℃的条件下,预测的准确率达到了95%,显示出所建立的支持向量机模型预测系统的有效性。通过分析发现了湛江海岸地区气候和全球气候变暖一致的事实。
罗泽举宋丽红薛宇峰朱思铭
关键词:支持向量机
湛江降水量的径向基神经网络预测模型被引量:14
2006年
以湛江地区50年来的月降水量为时间序列,利用高斯径向基函数,选择输人窗口(时滞)大小为6,建立了一种智能型的径向基函数神经网络预测系统,并分别对1991—2000年和2001-2003年的月降水量进行了测试预报和独立样本预测。结果显示,该模型预测效果明显优于传统的线性自回归预测模型,各月平均的平均绝对误差(MAE)和均方误差(RMSE)达到41.8和55.7。虽然该模型对降水量的预报还存在量级偏小的系统性偏差,但它完全有可能为本地区短期气候预测提供一种客观、自动的业务预报方法。
薛宇峰宋丽红罗泽举
关键词:径向基神经网络
人工神经网络及其在气候预测中的应用被引量:1
2005年
利用湛江地区近50年的月平均气温时间序列资料,采用人工神经网络模型建立了该地区的短期气候预测系统.试验结果表明,人工神经网络模型对湛江地区的短期气候具有较好的预测能力,在平均绝对误差(MAE)小于1℃的条件下,年尺度上气温的实际预报准确率达到75%,充分显示出神经网络模型在气象业务中极高的应用价值.
薛宇峰
关键词:人工神经网络短期气候预测
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