【摘 要】
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指出了极端温度预测问题受到多种因素的共同影响,具有非线性和高度复杂性。为了提高非线性时间序列在预测模型中的准确性,提出了一种利用最小二乘法优化的BP神经网络预测方法
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指出了极端温度预测问题受到多种因素的共同影响,具有非线性和高度复杂性。为了提高非线性时间序列在预测模型中的准确性,提出了一种利用最小二乘法优化的BP神经网络预测方法。该方法通过采用最小二乘法对数据样本集进行拟合,用BP算法进行优化,构建了两者结合的预测模型。应用1989-2009年的密云市温度数据资料,分别建立了基于最小二乘优化的BP神经网络和单一BP神经网络模型,并对预测结果进行了分析对比。结果表明：最小二乘法优化的BP神经网络具有更好的泛化能力,对平均最低温度的预测更加稳定,预测精度高于单一的BP神经
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