基于MATLAB工具箱的PCA-RBF广西降雨量预测模型研究  

Research on the Rainfall Forecasting Model of PCA-RBF Based on MATLAB Toolbox in Guangxi

作　　者：李洁[1] 

机构地区：[1]广西柳州师范高等专科学校,柳州545004

出　　处：《现代计算机》2015年第12期7-10,共4页Modern Computer

基　　金：广西高校科学技术研究项目(No.LX2014495)

摘　　要：利用MATLAB工具箱,采用主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络结合,构建广西一区(北部)五月的逐日降水预报模型。在2008年5月31天独立样本的预测检验中,预测的均方误差、最大绝对误差及平均绝对误差均低于同期的T213(中国气象局的全球中期天气数值预报产品)模式,预报准确度更高。Uses MATLAB toolbox, establishes a daily rainfall forecast model of northern Guangxi in May by using principal component analysis and radial basis function neural network. In 31 days independent sample test of the prediction in May 2008, the maximum absolute error,squared error and mean absolute error of predictionare are all lower than the same period of T213（China Meteorological Administration,the global medium range weather numerical forecast products）. The model has higher forecasting accuracy.

关 键 词：主成分分析 RBF神经网络 逐日降水预测 

分 类 号：P457.6[天文地球—大气科学及气象学] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]