王业宏
- 作品数：5 被引量：127H指数：4
- 供职机构：南京气象学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 月降水量的神经网络混合预报模型研究被引量：26
- 2003年
- 以均生函数表征预报量自身周期变化,结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子,采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验,结果表明,这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型,具有更好的物理基础和预报能力。
- 金龙罗莹王业宏李永华
- 关键词：混合模型月降水量人工神经网络
- 人工神经网络预报模型的过拟合研究被引量：94
- 2004年
- 针对神经网络方法在预报建模中存在的“过拟合”(overfitting)现象和提高泛化性能 (generalizationcapability)问题 ,提出了采用主成分分析构造神经网络低维学习矩阵的预报建模方法。研究结果表明 ,这种新的神经网络预报建模方法 ,通过浓缩预报信息 ,降维去噪 ,使得神经网络的预报建模不需要进行适宜隐节点数的最优网络结构试验 ,没有“过拟合”现象 。
- 金龙况雪源黄海洪覃志年王业宏
- 关键词：人工神经网络泛化性能
- 旱涝灾害的门限神经网络预报模型
- 旱涝灾害的短期气候预测问题是防灾减灾的重要研究课题。本文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...
- 罗莹金龙王业宏
- 关键词：大气科学门限回归人工神经网络旱涝灾害
- 文献传递
- 旱涝灾害的门限神经网络预报模型被引量：7
- 2003年
- 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。
- 罗莹金龙王业宏
- 关键词：门限回归突变人工神经网络旱涝灾害
- 基于自然正交展开的神经网络长期预报模型被引量：11
- 2003年
- 对月降水量的前期 5 0 0hPa高度场、海温场相关预报因子进行EOF展开 ,并取其中与预报量相关程度较高的主成分 ,结合人工神经网络技术 ,建立了一种新的短期气候预测模型。将这种新的预报模型与同样根据这些预报因子建立的回归预报模型进行了对比分析。结果表明 ,这种新的短期气候预测模型由于集中了众多预报因子的预报信息 ,并有效地利用了神经网络方法的非线性映射能力 ,因此比传统预报方法的预报精度显著提高 ,并且稳定性好 。
- 王业宏金龙
- 关键词：人工神经网络月降水量
