基于RBF神经网络的临近空间气温预测模型  

Near Space Temperature Prediction Model Based on RBF Neural Network

作　　者：张成[1] 屈卫东[1] 

机构地区：[1]上海交通大学自动化研究所,上海200240

出　　处：《控制工程》2008年第S1期106-108,112,共4页Control Engineering of China

基　　金：国家航天支撑技术基金资助项目(2006-HT-SHJD)

摘　　要：针对大气系统,特别是大气温度系统的复杂非线性动力学系统特性,对现有的临近空间(Near Space)的温度资料进行分析,并利用RBF神经网络建立了临近空间温度场预测模型。根据北纬10度到北纬50度、海拔20 km到80 km之间的临近空间的气温观测数据,利用遗传算法寻优RBF神经网络的隐层节点中心值,最后通过RBF神经网络预测临近空间的大气气温。仿真结果和实际的温度数据对比分析表明,使用该方法建模取得了比较好的效果。According to atmospheric system,especially the complex nonlinear atmospheric temperature dynamic system,near space temperature predication model by analyzing the temperature materials of near space and RBF neural network is established.According to the temperature material of north latitude from 10° to 50° and altitude from 20 km to 80 km,the near space temperature by RBF neural network use genetic algorithm to optimize nodscentre value of RBF neural network hidden layer.The simulation results show the effe...

关 键 词：临近空间 RBF神经网络 大气温度 

分 类 号：P457.3[天文地球—大气科学及气象学]