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根据旱涝灾害具有非线性和突变性的演变特征,提出了利用门限值和门限变量构造神经网络的旱涝灾害预报新方法.由于该方法可以根据预报量与预报因子间的不同相关关系构成不同的神经网络学习矩阵,因此实际的预报计算结果表明,该方法对历史样本的拟合和预报精度比一般的逐步回归方法有明显提高.
旱涝灾害的门限神经网络预报模型
【摘 要】
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根据旱涝灾害具有非线性和突变性的演变特征,提出了利用门限值和门限变量构造神经网络的旱涝灾害预报新方法.由于该方法可以根据预报量与预报因子间的不同相关关系构成不同的
【机 构】
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广西气候中心,广西气象减灾研究所,南京气象学院
【出 处】
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灾害学
【发表日期】
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2003年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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