几种自适应算法性能比较与仿真

本文对LMS、NLMS以及NVSS算法的性能进行了比较,通过仿真发现NLMS算法的运算速度虽略慢于LMS算法,但其收敛速度和稳态失调远好于LMS算法,同时在性能略低于NVSS算法情况下,NLMS计算简单,更易于在实践中应用,并可以满足实时处理得要求,可应用于处理平稳信号和非平稳信号的领域中。     

BP自适应网络在数值预报产品的释用

提出了动态指标库的概念，即不同时次采取不同的指标库，同时次在网络自适应时采取不断更新指标库的阈值，采取先建立消空指标库对样本进行消空，提高了降水样本在整体样本中的概率，然后利用BP(Back Propagation)网络作了大连短期的12h和24h降水有、无的预报，设计了网络的自适应算法，并在降水有、无预报中加以应用。结果表明，此方法比没有做消空样本和网络自适应的降水TS评分有所提高，在数值产品解释应用中更具有实际意义。     

一种局部回归神经网络的快速算法

针对目前局部回归神经网络动态ＢＰ算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法、该算法是将信号流图引入动态ＢＰ算法,较好地解决了求导数的复杂性,同时采用ＢＦＧＳ算法另快了网络的收敛速度仿真结果表明了本算法的有效性。     

基于两种模型的非线性自适应建模

研究了基于截断Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数和双线性递归差分方程的非线性自适应建模，考虑了ＭＭＳＥ和广义ＭＭＳＥ准则，分析了各种算法的复杂性，分析结果表明，双线性模型在简洁性和计算复杂性方面的均优于截断Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数。     

BP网络学习参数模糊自适应算法的实现

前馈神经网络ＢＰ算法的改进方案中，对网络训练（学习）过程率和惯性系数进行模糊自适应调节，以提高收敛速度，晃一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和录属函数，并以三比特异或函数（或称奇偶分类）的实现为例，验证了这种算法的改进、加速了ＢＰ网络的学习过程。     

使用自适应线性回归的多标签分类算法

针对多标签数据类别间的相关性与共现性,提出了一种使用自适应线性回归的多标签分类算法,将经典线性回归理论推广到多标签形式,结合多种评判标准对回归结果设置阈值,进而自适应地预测出最终标签.该方法同时考虑了符合数据期望的固定阈值与反映分类器综合效果的自适应阈值,因而降低了数据分布与噪声对分类的影响.实验结果表明,该方法可以有效地解决多标签分类问题.     

基于神经网络的自适应控制器的研究

本文研究了神经网络控制未知动态系统的可行性，提出了几种自适应控制结构，并研究了在不同条件下各种结构的性能变化，给出了不同条件下的仿真结果及一些结果分析。图１３，参４．     

氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络建模方法

为了提高模型效率,更好地反映实际系统的动态特性,根据氧乐果合成过程特点确定了PSO-回归BP网络结构.采用惯性权重动态调整的粒子群算法进行初始寻优,并基于改进的BP算法对优化的网络权阈值进一步精确优化,建立了氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络模型.仿真结果表明,所建模型误差小、收敛速度快、网络泛化能力强,能更好地反映实际对象特点.     

基于神经网络的全局寻优自适应BP学习算法

根据梯度算法中网络权值的演化规律，并基于终端吸引子，提出一种能全局寻优自适应的快速BP算法，该算法的基本思想足最小二乘算法，采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望值的误差的均方值为最小．同时，进行BP学习算法的稳定性和快速收敛问题分析研究．并进一步给出改善BP算法学习率修正、假饱和现象消除等训练结果的措施．     

一类线性椭圆问题的自适应有限元方法

有限元方法的计算效率在很大程度上取决于离散网格的好坏.自适应有限元方法能够根据单元上解的误差而自动生成合适网格.本文对于一类线性椭圆问题,研究了一种基于恢复型后验误差估计子的自适应有限元算法.数值实验表明,这一算法对于求解这类线性椭圆问题是十分有效的。     

人工神经网络及其在电力短期负荷预测中的应用研究

电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定.通过讨论短期负荷预测,来阐述Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.并分别用BP算法和Levenberg-Marquardt算法对绥龙110 kV变电局所属供电网络远动采集来的负荷数据进行预测,来说明Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.     

关于中国气象频道本地化的思考

中国气象频道在各省顺利落地,实现气象频道本地化是摆在省级气象影视中心面前的重点课题。以山西省在气象频道本地化方面所做的工作和设想为切入点,从内容策划和节目落地等方面进行了详细阐述。     

形态气象预报评估的一种方法及其数值实现

提出一种新的形态气象预报评估方法,改进原先形态预报评估方面的缺陷,并且提出了2种基于散乱数据拟合的数值实现方法.由于形态预报范围很广,这里主要针对比较重要的一种———降雨预报.     

浅谈电视天气预报节目的制作

从资料采集、图像加工、多媒体技术、数字化编辑技术等方面,介绍了天气预报的制作过程、电视天气预报节目的制作过程及电视天气预报制作技术的发展。     

浅谈气象预报的作用

阐述了建立预报业务体系的意义,通过大量实例说明气象预报的重要性及其在国民经济中的作用。     

山西高速公路沿线大雾天气特征及预报服务

根据山西省高速公路沿线17个气象站1971年—2000年气候资料,分析了大雾的地域分布及其天气气候特征,并在此基础上将各路段的大雾天气划分为不同的预报服务期和不同的预报服务路段,为高速交通气象服务提供了有力的依据。     

天气预报如何为农业生产提供服务刍议

天气预报为人们的出行和生活提供了很大的便利,特别是对于农业生产来说,天气预报的服务显得更加重要,在春种、秋收、冬种等一些关键季节与时期里,及时的预报服务能大幅度减少气象灾害对于农作物的伤害,也在一定程度上保证了我国农业生产的发展。针对天气预报对于农业生产服务的重要性,围绕目前我国农业生产天气预报系统中存在的问题和一些解决措施进行了初步研究。     

航空中期天气预报业务系统

简要介绍了《航空中期天气预报业务系统》的总体结构、业务运行流程及主要的技术原理和方法,系统采用ＭＯＳ预报、ＰＰ预报,ＯＣＳ预报等天气预报产品释用技术,制作 单站或多站航空气象要素预报,并可提供了可飞气象条件的预测。经过实验检验,系统各模块运行稳定,自动化程度高,对提高航空中期气象保障能力起到了积极的作用。     

股市变化模式分类的两种神经网络方法

本文运用神经网络的学习联想能力，提出了对股市变化模式的两种分类方法，一定程度上弥补了传统技术的不足，为进一步进行股市预测提供了帮助。     

数据仓库技术在天气预报中的研究探讨

数据仓库技术是一种在天气预报中采用的新方法,首先对数据仓库技术进行了简要概述,进一步结合气象数据特点和天气预报业务特点,对数据仓库技术在天气预报中的应用前景和设计要点进行了的探讨.