PCA-RBF神经网络对兰州市日平均气温的预测

作者：任巧丽; 马乾

来源：宜宾学院学报, 2018, 18(12): 111-115.

DOI：10.19504/j.cnki.issn1671-5365.20180530.002

• 气象预报
• 相关性分析
• PCA-RBF
• 平均气温预测

运用相关性分析初步筛选出与兰州市日平均气温相关的气象因素,然后用主成分分析(PCA)提取出径向基(RBF)神经网络模型最终的预报因子,进而实现对日平均气温的预测.对PCA-RBF模型的训练与仿真结果表明:在样本量一定时,该网络的非线性逼近能力很强,学习时间较短,模型的拟合效果较好,可以应用于气象预报.

• 单位
  兰州财经大学