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利用局部线性嵌入降维方法（LLE）提取有效因子,并将这些有效因子组成的特征空间矩阵作为优化的RBF神经网络的输入矩阵,从而建立网络模型。以此对广西5月区域平均日降水量进行预报,结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性。
基于LLE的优化RBF神经网络降水预报模型
【摘 要】
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利用局部线性嵌入降维方法（LLE）提取有效因子,并将这些有效因子组成的特征空间矩阵作为优化的RBF神经网络的输入矩阵,从而建立网络模型。以此对广西5月区域平均日降水量进行预
【机 构】
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柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2013年5期
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