基于遗传神经网的沙尘暴预测模型的研究  

The Study of the Sand-bust Storm Forecasting Model Based on GA-neural Network

作　　者：路志英[1] 杨玉峰[1] 赵智超[1] 庞勇[1] 刘还珠 

机构地区：[1]天津大学电气与自动化工程学院,天津300072 [2]国家气象中心,北京100081

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第33期220-222,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：神经网络结构和学习算法在很大程度影响模型建立的时间和预测结果的准确性,论文针对现有BP神经网络的缺陷,提出了基于遗传算法的神经网络预测模型,并利用该模型研究了沙尘暴的预测问题。仿真预测研究表明,提出的方法无论是收敛速度方面还是预报准确率方面,都取得了比较满意的结果。The original structure of the network and the learning algorithm may lead to significant impact in the training duration and veracity of the forecasting result.To improve it,a novel design of artificial neural network based on genetic algorithm for sand-dust storm forecasting is proposed in this paper.Some practices proves that this model can perform better than the traditional neural network.

关 键 词：遗传算法 神经网络 沙尘暴预报 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]