期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于CNN-Attention-BP的降水发生预测研究 被引量：8
1
作者 吴香华 华亚婕 +2 位作者 官元红 王巍巍 刘端阳 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期148-155,共8页
在综合分析降水统计预测模型特点的基础上,提出一种基于Attention机制、卷积神经网络(CNN)和BP神经网络的CNN-Attention-BP组合模型,并对1961—2020年不同气候类型的长春站、白城站、延吉站夏季降水进行实证分析.首先,运用卷积神经网络... 在综合分析降水统计预测模型特点的基础上,提出一种基于Attention机制、卷积神经网络(CNN)和BP神经网络的CNN-Attention-BP组合模型,并对1961—2020年不同气候类型的长春站、白城站、延吉站夏季降水进行实证分析.首先,运用卷积神经网络对6—8月20—次日20时降水量、平均气压、平均风速、平均气温和平均相对湿度进行特征学习,利用Attention机制来确定气象影响因素对降水预测的权重;然后,使用BP神经网络进行降水发生预测,选用准确率、交叉熵损失函数和F1-score来综合评价CNN-Attention-BP组合模型的性能.最后,将单一的支持向量机、多层感知机和卷积神经网络模型与组合模型进行比较分析.结果表明,CNN-Attention-BP组合模型具有自主学习和关注更重要信息的特征,能够有效提高吉林省夏季降水发生模型的预测能力,在样本越均衡、降水频率越接近于0.5的站点,预测精度越高,准确率最高可达88.4%.CNN-Attention-BP组合模型的准确率相较于其他单一模型最高可以提高近17个百分点. 展开更多
关键词 降水预测 卷积神经网络 Attention机制 BP神经网络 交叉熵损失函数
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部