海洋冰情预测的径向基函数网络模型

摘要

为了提高非线性时序预测模型的精度,利用自相关技术分析了海洋冰情时序的延迟特性,据此确定了RBF网络的输入、输出向量,给出了MATLAB环境下海洋冰情预测的高精度径向基函数(RBF)神经网络的结构、设计、仿真函数和图形结果的输出方法,建立了海洋冰情预测的高精度RBF网络模型。使用27年的海洋冰情实测资料进行了网络的训练和检验,并将之用于预测,各训练样本的误差为0.0,预测值的精度高于门限自回归模型预测的精度。实例分析表明,所构建的RBF网络模型能充分利用预报因子的信息和神经网络方法的非线性映射能力,模型稳定性好,精度高,可广泛应用于各种自然灾害的非线性时序动态预测。