【摘 要】
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为提高极移的预报精度,本文建立了基于T-S模糊神经网络的极移预报模型。首先利用最小二乘对极移序列中的趋势项进行拟合外推,然后建立TSFNN预报模型对最小二乘拟合残差部分进行训练和预报,最后合并最小二乘外推值和TSFNN模型预报值得到最终的极移预报值。在试验中,本文基于T-S模糊神经网络模型对不同跨度的极移预报进行研究,并与BP神经网络的预报效果进行对比,结果表明,该预报模型能很好地克服神经网络收敛
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为提高极移的预报精度,本文建立了基于T-S模糊神经网络的极移预报模型。首先利用最小二乘对极移序列中的趋势项进行拟合外推,然后建立TSFNN预报模型对最小二乘拟合残差部分进行训练和预报,最后合并最小二乘外推值和TSFNN模型预报值得到最终的极移预报值。在试验中,本文基于T-S模糊神经网络模型对不同跨度的极移预报进行研究,并与BP神经网络的预报效果进行对比,结果表明,该预报模型能很好地克服神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值、预报精度较低的缺点,可以有效地用于极移预报。
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