【摘 要】
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针对目前 BP神经网络在实际气象预报应用中 ,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题 ,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构 ,并在遗传进化过程中采取保留最佳个
【机 构】
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广西柳州师范高等专科学校数学与计算机系,广西气象减灾研究所,广西民族学院数学与计算机系 广西柳州545004,广西南宁530022,广西南宁530024
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针对目前 BP神经网络在实际气象预报应用中 ,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题 ,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构 ,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法 ,建立基于遗传算法的 BP网络模型 ,并以广西的月降水量进行实例分析 ,计算结果表明 ,该方法预报精度高、而且稳定 .
In view of the current application of BP neural network in actual meteorological forecasting, the network structure is difficult to determine and the network can easily fall into the problem of local solution. The genetic algorithm is used to optimize the connection rights and network structure of the neural network and to adopt the best individual in the process of genetic evolution Method, a BP network model based on genetic algorithm is established, and the case analysis of monthly precipitation in Guangxi is carried out. The calculation results show that the method has high accuracy and stability.
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