基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

作     者：农吉夫 黄文宁 NONG Ji-fu;HUANG Wen-ning

作者机构：广西民族大学数学与计算机科学学院广西南宁530006 河池学院数学系广西宜州546300 

基　　金：国家自然科学基金项目(40675023) 广西民族大学青年科研基金项目(2007QN23) 

出 版 物：《广西师范学院学报（自然科学版）》 (Journal of Guangxi Teachers Education University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2008年第25卷第4期

页      码：46-51页

摘      要：MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具.利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型.计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果.

主 题 词：主成分分析 学习矩阵 BP神经网络 

学科分类：07[理学] 070601[070601] 0706[理学-大气科学类] 

D　O　I：10.16601/j.cnki.issn1001-8743.2008.04.011

馆 藏 号：203271241...