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台风最大风速预测的高斯过程回归模型
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61273070);江苏省自然科学基金资助项目(BK2011003);高等学校学科创新引智计划资助项目(B12018);江苏高校优势学科建设工程资助项目;江南大学自主科研计划青年基金资助项目(JUSRP11132)
中文摘要:

针对影响台风最大风速的输入变量较多以及输入变量与输出变量之间的非线性变化特点,首先计算各个输入变量与输出变量间的互信息,这些互信息间接地反映了各个输入变量与输出变量间的相关性;然后根据t检验法确定一个阈值,对于互信息小于阈值的输入变量作不相关变量处理,筛选出最佳的模型输入变量;最后采用高斯过程回归模型对筛选后的样本集进行拟合,在贝叶斯非参数建模的框架下,确定高斯过程回归模型的协方差函数。仿真结果表明,所得高斯过程模型能够满足绝对误差的预定要求,且具有较大的实用价值。

英文摘要:

In the prediction model for the maximum wind speed of typhoon, the number of the input variables is very large and the output variable is a nonlinear function of the input variables. Firstly, this paper calculated the mutual information between each input variable and the output variable, because the mutual information indirectly reflected the correlation between the in- put and output variables. Determining a threshold on the mutual information with a t-test,it discarded the input variables whose mutual information with the output variable is less than the threshold. After it selected the optimal model input variables, a Gaussian process regression model was fitted to the selected sample set. At the same time it determined the hyper-parameters in the covariance function under the Bayesian nonparametric framework. The simulation result shows that the Gaussian process re- gression model has met the predetermined requirements on absolute error, and it has great practical values.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049