人工神经网络预报模型的过拟合研究

发布时间：2017-05-06 04:03

  本文关键词：人工神经网络预报模型的过拟合研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对神经网络方法在预报建模中存在的“过拟合”(overfitting)现象和提高泛化性能 (generalizationcapability)问题 ,提出了采用主成分分析构造神经网络低维学习矩阵的预报建模方法。研究结果表明 ,这种新的神经网络预报建模方法 ,通过浓缩预报信息 ,降维去噪 ,使得神经网络的预报建模不需要进行适宜隐节点数的最优网络结构试验 ,没有“过拟合”现象 ,并且与传统的神经网络预报建模方法及逐步回归预报模型相比泛化能力有显著提高
【作者单位】： 广西壮族自治区气象减灾研究所 广西壮族自治区气候中心 广西壮族自治区气象减灾研究所 广西壮族自治区气候中心 南京气象学院
【关键词】： 神经网络 泛化性能 过拟合现象 预报建模
【基金】：国家自然科学基金项目 ( 40 0 750 2 1 )
【分类号】：P457
【正文快照】： 1　引　言　　 2 0世纪 90年代以来 ,国内外在气象学科中开展了很多有关神经网络预报建模和气候分析等应用研究[1～ 5] 。然而随着神经网络方法在大气科学领域应用研究的不断深入 ,发现人工神经网络方法在实际业务天气预报应用中存在一个很重要的“瓶颈”问题 ,即在利用神经

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  本文关键词：人工神经网络预报模型的过拟合研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：347675