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BP神经网络非线性组合预测模型在海洋冰情预测中的应用
  • ISSN号:1007-3221
  • 期刊名称:《运筹与管理》
  • 时间:0
  • 分类:N945.24[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构:[1]中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京100080, [2]重庆市水资源管理站,重庆401147, [3]合肥工业大学土木建筑工程学院,合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50579009,70425001);国家“十五”科技攻关项目(2004BA608B-02-02);教育部优秀青年教师责助计划(教人司[2002]350)
中文摘要:

针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题,目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出用基于BP神经网络的非线性组合预测(NN-NLCF)模型来预测海洋冰情灾害。结果表明,NN—NLCF模型与海洋冰情的非线性特性相契合,它综合利用了参与组合的多种预测模型的有效信息,因而能更客观地反映海洋冰情的发展趋势,预测结果更为稳健、精度更高,在其它自然灾害时序预测中具有一定的推广应用价值。

英文摘要:

Several models have been presented to forecast marine ice condition disaster according to its nonliear complex problems. In this paper, nonlinear combination forecasting (NN-NLCF) model based on neural network isapplied to forecasting marine ice condition disaster, which is nonlinear and has exceUent character of function approximation. The result shows that owing to being consistent with nonlinear character of marine ice condition and taking full advantage of effective information of combined models, NN-NLCF model can reflect the objective trend of marine ice condition, its forecasting is robust and accurate relatively, and it can be widely applied to forecasting different natural disaster time series.

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期刊信息
  • 《运筹与管理》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国运筹学会
  • 主编:俞嘉第
  • 地址:安徽省合肥市合肥工业大学系统工程研究所
  • 邮编:230009
  • 邮箱:xts_or@hfut.edu.cn
  • 电话:0551-2901503
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-3221
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1133/G3
  • 邮发代号:26-191
  • 获奖情况:
  • 安徽省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:11977