基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用
Application of RBFNN based on TSDPCA in monthly runoff forecasting
1. 广西科技师范学院 数学与计算机科学学院, 广西 来宾 546199
2. 武汉大学 软件工程国家重点实验室, 武汉 430072
摘要
针对径向基函数(RBF)网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法(TSDPCA)找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数,再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型,并应用于广西月降水预报中,以检验该模型的有效性。结果表明,与K-RBFNN和OLS-RBFNN的模型相比,TSDPCA-RBFNN预报平均相对误差值下降了10%~35%,具有更好的预报性能。
基金项目
广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118027)
广西高校科学技术研究项目(YB2014467)
广西高校中青年教师基础能力提升项目(2017KY0896)
广西重点学科资助项目(070105)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0708
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 362-366
文章编号: 1001-3695(2019)02-011-0362-05
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
蒋林利, 吴建生, 丁立新. 基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 362-366. (Jiang Linli, Wu Jiansheng, Ding Lixin. Application of RBFNN based on TSDPCA in monthly runoff forecasting [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 362-366. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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