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Modular模糊神经网络的短期气候预测模型研究

金龙  罗莹  金健  
【摘要】:本文利用模糊C均值聚类与单层神经网络相结合的modular模糊神经网络方法进行了短期气候预测的预报建模研究。研究结果发现,这种模糊神经网络预报模型由于汇集了模糊数学和神经网络理论方法的自适应学习、联想和模糊信息处理等良好性能,具有网络结构简单、不含隐层以及预报模型网络参数稳定等特点。预报实例分析也表明,这种预报模型的预报能力优于常规方法,是一种具有实用意义的短期气候预报新方法。

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