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基于三种机器学习算法广西冷湿天气预报对比研究
1
作者
覃卫坚
史旭明
+1 位作者
陆虹
金龙
《计算机与数字工程》
2023年第7期1519-1523,1550,共6页
为了提高广西冷湿天气预报的准确率,论文利用支持向量回归、冲量项神经网络、遗传神经网络等三种机器学习算法建立广西冷湿天气指数预报模型,并在广西冷湿天气预报中进行应用试验。结果表明:支持向量回归模型预报效果最好,其次为遗传神...
为了提高广西冷湿天气预报的准确率,论文利用支持向量回归、冲量项神经网络、遗传神经网络等三种机器学习算法建立广西冷湿天气指数预报模型,并在广西冷湿天气预报中进行应用试验。结果表明:支持向量回归模型预报效果最好,其次为遗传神经网络模型和冲量项神经网络模型,三种机器学习算法预报的平均相对误差比传统的逐步回归预报方法减小了3.4%。
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关键词
支持向量回归
冲量项神经网络
遗传-
神经网络
冷湿天气
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题名
基于三种机器学习算法广西冷湿天气预报对比研究
1
作者
覃卫坚
史旭明
陆虹
金龙
机构
广西壮族自治区气候中心
桂林航天工业学院理学院
出处
《计算机与数字工程》
2023年第7期1519-1523,1550,共6页
基金
国家自然科学基金项目(编号:41565005,41575051)
广西自然科学基金项目(编号:2019GXNSFAA245048)资助。
文摘
为了提高广西冷湿天气预报的准确率,论文利用支持向量回归、冲量项神经网络、遗传神经网络等三种机器学习算法建立广西冷湿天气指数预报模型,并在广西冷湿天气预报中进行应用试验。结果表明:支持向量回归模型预报效果最好,其次为遗传神经网络模型和冲量项神经网络模型,三种机器学习算法预报的平均相对误差比传统的逐步回归预报方法减小了3.4%。
关键词
支持向量回归
冲量项神经网络
遗传-
神经网络
冷湿天气
Keywords
support vector regression(SVR)
impulse term neural network
genetic algorithm-artificial neural network
cold and wet weather
分类号
P457.3 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于三种机器学习算法广西冷湿天气预报对比研究
覃卫坚
史旭明
陆虹
金龙
《计算机与数字工程》
2023
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