%0 Journal Article
%T 基于matlab的主成分rbf神经网络降水预报模型
%A 农吉夫？
%A 金龙？
%J 热带气象学报
%P 713-717
%D 2008
%X 以前期500hpa高度场、海温场为预报因子,采用径向基函数(rbf)神经网络与主成分分析相结合的方法,建立了广西中部5月平均降水预报模型。在5年独立样本的预测检验中,预测的平均相对误差、均方误差及平均绝对误差分别为18.12%、50.52和34.23。对比分析rbf神经网络与bp(backpropagation)神经网络的预测结果,表明rbf神经网络预测结果更准确、精度更高。
%K 月平均降水量
%K 主成分分析
%K rbf神经网络
%U http://www.itmm.gov.cn/rdqxxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20080618&flag=1