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本文提出一种基于复合天气及时间因素的组合神经网络预测方法以预测气温,即根据前一段多个天气因素的值预测下一时的气温,并将时间因素作为独立神经元参与神经网络预测.经采用2000年南京站的天气数据与标准BP网络对比实验,证明本文算法更快收敛到更小误差,预测效果,尤其是短期预测,较标准BP算法更好.
基于复合天气及时间因素的神经网络气温预测
【摘 要】
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本文提出一种基于复合天气及时间因素的组合神经网络预测方法以预测气温,即根据前一段多个天气因素的值预测下一时的气温,并将时间因素作为独立神经元参与神经网络预测.经采
【机 构】
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南京气象学院信息工程系
【出 处】
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广东自动化与信息工程
【发表日期】
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2003年2期
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