神经网络在天气预报中的应用
6页1、精品论文推荐神经网络在天气预报中的应用曲冰,姜盼,张蕊辽宁工程技术大学理学院,辽宁阜新 (123000)E-mail: 摘要:本文介绍了将人工神经元网络用于天气预报研究的情况,分析了天气预报问题的数学提法及困难所在,神经网络用于天气预报的原理,暴雨预报的特点及我们对网络模型的改 进。人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理, 具有自学习和自 适应等系列优点, 因而用它来进行天气预报是可行的. 针对天气预报问题, 初步建立了基于 神经网络的预报系统。由于天气的影响因子多而复杂,时至今日,天气预报结果,尤其是长期及 超长期的天气预报结果与实际情况仍有很大的距离.在传统的天气预报中,一般是根据现有资 料,建立数学模型,从而涉及到模式识别问题。但是, 结果表明,神经网络可通过学习从原始 数据中提取足够的信息,达到较好的预报准确率。 关键词:模糊神经网络;预报系统;神经元;预报准确率1. 问题的提出自然界事物的变化与发展都有其内在规律与与因果关系,这是可预报的基础,完全随机 的发生事件是不可预报的。预报问题可分为两大类,正问题和反问题,天气预报即为反问题, 已知事物的行为、表
2、现或实验数据,要求其内在规律,以便作预报或推测。求解反问题的一种常用方法是建立模型1,假设其规律具有某种形式,式中包含若干待 定参数,由拟合试验数据得出;另一种方法是用人工智能技术建立专家系统等智能系统。但是对于天气预报这个实际问题,由于数据的不精确性、不完备性等因素,致使以完备 性、存在唯一性、精确性等为基础的传统数学方法难以完全适用。但是人工神经网络在一定 程度上弥补了上述方法的不足。其应用较多的是隶属函数合成运算、模糊聚类2、模糊判别 模型和模糊优先比等多种方法。这些应用研究工作,不仅对改进和提高天气预报的准确性发 挥了作用,并且也为日常天气预报业务工作增加了新的工具。2. 基本原理2.1 预备知识BP (Back Propagation)神经网络3是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出 层组成的阶层型神经网络,中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接,而每层 各神经元之间无连接,网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后, 各神经元获得网络的输入响应产生连接权值(Weight)。然后按减小希望输出与实际输出误 差的方向,从输出层经各中间层逐层修
3、正各连接权,回到输入层。此过程反复交替进行,直 至网络的全局误差趋向给定的极小值,即完成学习的过程。(1)BP 算法的原理BP 算法的原理既是梯度4搜索。BP 算法的基本思想是在网络的学习过程中使用梯度搜 索技术;利用误差向后传播修正权,从而实现网络的实际输出与期望输出的均方差最小化。(2)BP 网的前馈计算设网络某一层中(隐层或输出层)第 j 个节点在给定一个固定样本时,总输入 net j 有- 1 -net j= oi wij ,其中 oi 是上一层节点 i 的输出, wij 是上层节点 i 与本层节点 j 的联接权i重, net j 经过一个 s 函数变换成神经元 j 的输出 a j ,即 o= f (net) = 1看公式1=e 11j s j111 + e net j=f s ( ) = 1 + e ( )21 + e ( )2=1 + e 1 =1 + e f s ( )1 f s ( )1 + e1 + e(3)权值 wij 的修改方法先定义网络在给定输入时产生的误差,e =1 (t o )22 j,wij 的修正原则是使误差 ejj趋于最小,即 wij 应沿梯度下降方向
4、(关于 e )来修正,即取率。BP 网络结构图如下:w ij= ew ij, 0 为修改概x1y1x2 y2嗡 嗡 嗡 嗡 嗡 嗡嗡 嗡 嗡 嗡 嗡 嗡xn图 1 BP 网络模糊拓扑结构图2.2 BP 算法的步骤(1)初始化 在依据实际问题(输入变量和输出变量个数)给出网络连接结构,随机地设置所有联接权值为任意小。(2)提供训练集输入变量为 n 个,输出变量为 m 个。 这里 x1 , x2 .xn 是输入变量,期望输出t1 , t 2 .t m 。(3)计算网络的计算输出- 2 -yn- -利用函数 f ( ) =1和 o =f (net),逐级计算各层节点(不包括输入层)的输1 + e jj出值,令最后的输出为 o1 , o2 .om 。j(4)权值 wij 调整 用递归方法从输出点开始返回到隐层节点,按下式调整权值5wij (N + 1) = wij (N ) j oi若节点 j 为输出层节点时,则 j= o j(1 o)(o t j )若节点 j 为隐层层节点时,则 j= o j (1 o j ) k w jkjk(5)返回(2)步,重复之,直到误差 e 满足为止。3. BP
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