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基于改进RBF神经网络模型的气象能见度监测方法研究
1
作者
袁超
《新一代信息技术》
2019年第16期50-54,65,共6页
气象能见度实时监测是确保气象预报贴近现实气象情况的重要组成部分,是高精确度气候预测技术手段中必不可少的环节。目前主要采用的方法为模糊识别和BP神经网络分析,在气象能见度监测方面效果并不理想。为此,提出了改进RBF神经网络模型...
气象能见度实时监测是确保气象预报贴近现实气象情况的重要组成部分,是高精确度气候预测技术手段中必不可少的环节。目前主要采用的方法为模糊识别和BP神经网络分析,在气象能见度监测方面效果并不理想。为此,提出了改进RBF神经网络模型的气象能见度监测方法,综合考虑了SO2,NO2两种气体,以及气温,气压,温度,湿度等因素采集方法,计算各因素的权重和相关系数后,在改进RBF神经网络模型的基础上确立了具体的监测方法,最后检验了两种气象能见度监测方法的准确性,新的能见度监测方法具有更高的准确性,在气象监测方面具有应用前景。
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关键词
改进
rbf
神经网络
模型
气象能见度监测
气象能见度影响因素
下载PDF
职称材料
应用改进的RBF方法预测粘土料力学指标的研究
2
作者
林志祥
欧斌
+1 位作者
王瑜
高丽
《云南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期277-279,283,共4页
坝土料力学指标是土石坝结构稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验方法。本文尝试采用改进RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。然后,通过改进最近邻聚类算法训练模型进行测试样本模型效果检验。结果表...
坝土料力学指标是土石坝结构稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验方法。本文尝试采用改进RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。然后,通过改进最近邻聚类算法训练模型进行测试样本模型效果检验。结果表明,改进RBF神经网络模型可以较为快速、准确地预测粘土料力学指标。
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关键词
稳定分析
物理指标
力学指标
改进
rbf
神经网络
模型
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职称材料
题名
基于改进RBF神经网络模型的气象能见度监测方法研究
1
作者
袁超
机构
泰安市气象局
出处
《新一代信息技术》
2019年第16期50-54,65,共6页
基金
国家自然科学基金“深部流变岩体巷道破坏机理与支护”(项目编号:51804182)。
文摘
气象能见度实时监测是确保气象预报贴近现实气象情况的重要组成部分,是高精确度气候预测技术手段中必不可少的环节。目前主要采用的方法为模糊识别和BP神经网络分析,在气象能见度监测方面效果并不理想。为此,提出了改进RBF神经网络模型的气象能见度监测方法,综合考虑了SO2,NO2两种气体,以及气温,气压,温度,湿度等因素采集方法,计算各因素的权重和相关系数后,在改进RBF神经网络模型的基础上确立了具体的监测方法,最后检验了两种气象能见度监测方法的准确性,新的能见度监测方法具有更高的准确性,在气象监测方面具有应用前景。
关键词
改进
rbf
神经网络
模型
气象能见度监测
气象能见度影响因素
Keywords
Improved
rbf
neural network model
Meteorological visibility monitoring
Factors affecting meteorological visibility
分类号
P412.17 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
应用改进的RBF方法预测粘土料力学指标的研究
2
作者
林志祥
欧斌
王瑜
高丽
机构
云南农业大学水利水电与建筑学院
出处
《云南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期277-279,283,共4页
基金
云南省教育厅基金项目(07C11732)
文摘
坝土料力学指标是土石坝结构稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验方法。本文尝试采用改进RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。然后,通过改进最近邻聚类算法训练模型进行测试样本模型效果检验。结果表明,改进RBF神经网络模型可以较为快速、准确地预测粘土料力学指标。
关键词
稳定分析
物理指标
力学指标
改进
rbf
神经网络
模型
Keywords
stability analysis
physical indexes
mechanical indexes
improved
rbf
neural network model
分类号
TV443.1 [水利工程—水工结构工程]
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职称材料
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作者
出处
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1
基于改进RBF神经网络模型的气象能见度监测方法研究
袁超
《新一代信息技术》
2019
0
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职称材料
2
应用改进的RBF方法预测粘土料力学指标的研究
林志祥
欧斌
王瑜
高丽
《云南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
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职称材料
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0
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参考文献
引证文献
统计分析
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