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最优子集的神经网络预报建模研究
被引:14
作者
:
陈宁
论文数:
0
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0
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0
机构:
江苏省气象科学研究所
陈宁
金龙
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机构:
江苏省气象科学研究所
金龙
袁成松
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机构:
江苏省气象科学研究所
袁成松
机构
:
[1]
江苏省气象科学研究所
来源
:
气象
|
1999年
/ 01期
关键词
:
最优子集,逐步回归,神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
作者尝试用最优子集方法进行神经网络长期预报模型的建模方法研究。结果表明,在很多情况下,由于最优子集方法比逐步回归方法能选取更好的预报因子,因此所构造的神经网络预报模型具有更好的拟合和预报效果,这为神经网络在长期预报的应用研究提供了新的思路和方法。
引用
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页码:15 / 20
页数:6
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;
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