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- [4] Interpolation of scattered data: Distance matrices and conditionally positive definite functions[J] . Charles A. Micchelli.Constructive Approximation . 1986 (1)
湛江降水量的径向基神经网络预测模型
被引：12
作者：
薛宇峰
[1
]
宋丽红
[1
]
罗泽举
[2
]
机构：
[1] 湛江海洋大学
[2] 中山大学
来源：
关键词：
湛江降水量;
径向基神经网络;
模型预测系统;
D O I：
10.16032/j.issn.1004-4965.2006.01.014
中图分类号：
P457.6 [降水预报];
学科分类号：
摘要：
以湛江地区50年来的月降水量为时间序列,利用高斯径向基函数,选择输入窗口(时滞)大小为6,建立了一种智能型的径向基函数神经网络预测系统,并分别对1991～2000年和2001～2003年的月降水量进行了测试预报和独立样本预测。结果显示,该模型预测效果明显优于传统的线性自回归预测模型,各月平均的平均绝对误差(MAE)和均方误差(RMSE)达到41.8和55.7。虽然该模型对降水量的预报还存在量级偏小的系统性偏差,但它完全有可能为本地区短期气候预测提供一种客观、自动的业务预报方法。
引用
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