| 基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用 |
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| 引用本文： | 蒋林利,吴建生,丁立新.基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用[J].计算机应用研究,2019,36(2). |
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| 作者姓名： | 蒋林利 吴建生 丁立新 |
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| 作者单位： | 广西科技师范学院数学与计算机科学学院,广西来宾546199;武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072;广西科技师范学院数学与计算机科学学院,广西来宾,546199;武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉,430072 |
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| 基金项目： | 广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118027);广西高校科学技术研究项目(YB2014467);广西高校中青年教师基础能力提升项目(2017KY0896);广西重点学科资助项目(070105) |
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| 摘 要： | 针对径向基函数(RBF）网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足，采用二分搜索密度峰值聚类算法（TSDPCA）找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数，再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型，并应用于广西月降水预报中，以检验该模型的有效性。结果表明，与K-RBFNN和OLS-RBFNN的模型相比，TSDPCA-RBFNN预报平均相对误差值下降了10%~35%，具有更好的预报性能。
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| 关 键 词： | 二分法 密度峰 径向基神经网络 降水预报 梯度下降法 |
| 收稿时间： | 2017/7/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/12/29 0:00:00 |
Application of RBFNN based on TSDPCA in monthly runoff forecasting |
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| jianglinli.Application of RBFNN based on TSDPCA in monthly runoff forecasting[J].Application Research of Computers,2019,36(2). |
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| Authors: | jianglinli |
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| Affiliation: | Guangxi Science & Technology Normal University |
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| Abstract: | Aiming at the shortages of the RBFNN network structure and initial data center being difficult to objectively determined, this paper puts forward using two searching density peak clustering algorithm (TSDPCA) to find data center value and number as the initial parameters of RBFNN and the number of hidden layer nodes quickly, and finally using gradient descent method of optimization the structure of RBFNN and various parameters to set up precipitation forecast model, which was applied in forecasting monthly rainfall of Guagnxi, aiming to testing the effectiveness of the model. The result shows that the mean relative error of TSDPCA-RBFNN forecasting was decreased by 10%-35% compared with K-RBFNN and OLS-RBFNN model, which has better prediction performance. |
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| Keywords: | Dichotomy Density Peak RBFNN Rainfall Forecasting Gradient descent method |
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