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在分析模糊神经网络辨识特点及现状的基础上,设计了一种适用于非线性多输入系统的辨识模型。本模型将T-S模糊模型与5层动态模糊神经网络结构相结合,通过参数学习算法优化辨识结构,对辨识模型进行反馈调节,得到的辨识精度较高。另外,对输入数据采用归一化的方法进行预处理,加快了网络的辨识速率。最后,通过仿真实例证明了该设计的有效性,为模糊神经网络辨识结构的设计提供了一种新的思路和方法。 相似文献
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P-σ区域海气耦合模式对中国东部地区降水的模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
以P-σ9层区域气候模式（P-σRCM9）和普林斯顿海洋模式（POM）为基础,建立了一个区域海气耦合模式P-σRCM9-POM,对1958—1997年40年中国东部降水进行数值模拟．通过分析耦合模式的模拟结果和没有耦合POM的P-σRCM9的模拟结果及其与中国气象局整编的1951—2001年720站逐日降水资料之间的差异,评估区域海气模式对我国东部地区降水的模拟能力．结果表明,耦合模式能较合理地模拟降水的季节变化及中国主要雨带的季节性进退,非耦合模式降水量偏大,耦合模式对此有一定改善,并且耦合模式模拟的降水空间分布比非耦合模式更接近观测．通过进一步分析不同等级雨量的模拟结果,发现江淮流域50～100mm／候的降水出现频数较多,是耦合模式中江淮流域降水量模拟偏大的主要原因．另外耦合模式和非耦合模式模拟的强度较小的降水（小于25mm／候）出现频数都偏少．非耦合模式模拟的华南地区大于100mm／候的降水出现频数偏多,耦合模式对此有所改善． 相似文献
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