基于数据挖掘的集成预测方法对东北地区降水的预测

发布时间：2020-06-15 10:45

【摘要】：气象预报是我们生活中必不可少的应用工具,天气预报也是气象预测的一种,人们可以根据预报的提示来决定当天要不要外出,或者外出要不要带雨具等事情。气象预测是根据气象预测资料,利用天气学、动力气象学、统计学等的原理和方法,对某一特定区域或者某一特定位置作出定量的预测与合理的推测。气象预测是大气科学研究的一个重要目标。研究气象预测对人们生活有着重要意义。现如今,随着科技进步,天气预报的方法多种多样,但是对于每个单一的预报方法,结果是不一样的。本文研究了传统的集成预报方法,在此基础上比对了各种集成方法的优缺点,提出了一种新的基于数据挖掘的集成预报方法—人工神经网络集成预测方法。此研究的目的就是得出一种集成预测方法,使之优于普通的数值集成方法。本文选取了四种单一预测方法,分别为人工神经网络预测,多元回归,SVM预测和RBF神经网络的预测方法。文中前三章涉及了引言与数据挖掘相关知识,以及四种单一预测方法的简单计算过程与原理。文中第四章提出人工神经网络集成预报方法。经过数据对比,本文提出的人工神经网络集成预测方法的结果优于本文涉及的每个单一预报结果。传统的集成预报方法的权值多是依靠经验与总结得来的,而本文的集成预报可以避免传统预报过程中权值选取的困难。本文主要进行了以下工作：①本文对选取的四个单一预测方法进行了介绍描述,并进行实验对比。②本文在对传统的预报方法进行了研究比对分析的基础上,发现其在气象预测中存在的问题与不足,针对其不足提出了新的集成预测方法,并且通过实验数据进行了比对和验证,从而证明了本文提出的人工神经网络集成预测方法有较高的可靠性。
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P457.6;TP311.13
【图文】：

神经网络是模拟人的神经网络，所Ｗ神经网络的结点很像人的神经中枢中的逡逑神经元。神经细胞由轴突和树突和细胞体Ｈ部分组成，包含人在内的生物神经细逡逑胞如图３－１所示：逡逑图３－１生物神经元模型逡逑人工神经网络模型中的结点与生物神经元的功能和形态很相似，都是进行着逡逑大量的信息传递和信息调整的功能。通常来说，在人的神经中枢中所含的神经元逡逑个数越多，则记忆、识别模式的能力就越好，人工神经网络亦然，但是也不完全逡逑是对的，当有限的结点己经可＾＾１很好地进行信息处理了就不需要赞余更多的神经逡逑元了。逡逑３．１．逦３人工神经网络模型逡逑图３－２展示了神经网络的一个节点１？。这里有来自结点１，２，．．１的Ａ个输入弧，逡逑它们的权值是Ｗ，，，．．．Ｗｂ，输入值是ｘ，，，．．．Ｘｂ。这些弧上的值由虚线画出，因为它们逡逑实际上并不是图的一部分。结点产生一个输出值ｙ，。传播过程中，该值输出到结逡逑点的所有输出弧上ｆｗ。逡逑１１逡逑

年份逡逑图４－２邋ＢＰ神经网络顷测的结果与实际值对比逡逑（２）．多元回归预测与实值得对比（如图４－３所示）：逡逑多元线性回归模型梗n,的结果与实妹化比巧逡逑

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本文编号：2714305