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基于改进的遗传算法的部分气象要素预测

作　者: 汪怡
导　师: 赵远东
学　校: 南京信息工程大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: 小生境遗传算法 量子遗传算法 气象要素 自适应 BP网络
分类号: P457
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 4次
引　用: 0次
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内容摘要


根据气象要素复杂多变的特点,选用具有并行处理能力的BP神经网络方法对其进行预测。针对BP神经网络对权值阈值设置敏感,网络泛化能力差等缺点,本文引入有效的改进策略,提出了多种优化的BP神经网络预测模型,并应用于温度,海平面气压,降水量等预测,得到了满意的结果。具体而言,本文的工作体现在如下方面：(1)通过分析BP神经网络的算法原理,针对BP网络对权值阈值参数设置敏感这一问题,引入了小生境遗传算法。由于经典小生境遗传算法属于遗传算法范畴,具有收敛速度慢的缺点。针对这一缺点,本文提出了基于均分法的小生境遗传算法,并选用多元多峰函数,多元单峰函数验证改进后的小生境遗传算法的正确性,可靠性和优越性。(2)针对遗传算法易陷入局部最小的缺点,本文引入量子遗传算法。由于量子遗传算法采用量子比特编码,因此种群的多样性特点比较明显,算法的性能明显高于经典遗传算法。为了进一步提高算法的优越性,本文提出了一种自适应调整旋转角的量子遗传算法,并将此算法优化BP网络。选用复杂二元函数进行验证,仿真结果表明,改进后的量子遗传算法精度高,误差小,能很快搜索到全局最优解。(3)利用上述两种改进后的遗传算法分别优化BP神经网络的权值阈值,建立两种优化的BP网络模型进行气象要素预测。利用这两种优化模型预测南京站的温度,海平面气压,降水量等气象要素,分别与标准小生境GA-BP算法模型,BP算法模型进行比较,仿真结果表明,改进后的两种优化模型具有预测精度高,预测能力稳定等特点。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-7
第一章 绪论  7-12
  1.1 研究背景及意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-9
  1.3 本文主要的研究内容  9-10
  1.4 本文的组织架构  10-12
第二章 神经网络与遗传算法介绍  12-25
  2.1 人工神经网络  12-15
    2.1.1 神经网络模型  12-14
    2.1.2 神经网络结构  14-15
  2.2 BP神经网络  15-19
    2.2.1 BP网络的模型结构  15-16
    2.2.2 BP网络的权值更新  16-19
  2.3 BP网络的优点及不足之处  19-20
  2.4 遗传算法原理介绍  20
  2.5 参数编码及遗传算子设计  20-23
    2.5.1 参数的编码  21-22
    2.5.2 遗传算子设计  22-23
  2.6 控制参数选择  23-24
  2.7 本章小结  24-25
第三章 基于均分法的小生境遗传算法研究  25-36
  3.1 小生境技术  25-27
  3.2 小生境遗传算法研究及其改进  27-31
    3.2.1 隔离小生境遗传算法研究  27-28
    3.2.2 基于均分法的小生境遗传算法  28-30
    3.2.3 基于均分法的小生境遗传算法复杂度分析  30-31
  3.3 基于均分法的小生境遗传算法性能分析  31-34
    3.3.1 Shubert函数测试算法寻优能力  31-33
    3.3.2 Rastrigin函数测试算法收敛速度  33-34
  3.4 基于均分法的小生境遗传算法优化BP神经网络建模  34
  3.5 本章小结  34-36
第四章 一种自适应量子遗传算法研究  36-43
  4.1 量子遗传算法研究  36-39
    4.1.1 量子比特编码  36-37
    4.1.2 个体测量  37-38
    4.1.3 量子旋转门更新种群  38-39
  4.2 改进的量子旋转门以及性能验证  39-41
  4.3 建立自适应量子遗传算法的BP神经网络预测模型  41-42
  4.4 本章小结  42-43
第五章 基于改进的遗传算法优化BP网络的气象要素预测  43-71
  5.1 气象资料处理及预测模型参数设定  43-44
  5.2 对温度要素的预测  44-48
  5.3 对海平面气压要素的预测  48-52
  5.4 对能见度要素的预测  52-55
  5.5 对露点要素的预测  55-58
  5.6 对降水量要素的预测  58-62
  5.7 对风速要素的预测  62-66
  5.8 对风向要素的预测  66-70
  5.9 本章小结  70-71
第六章 总结与展望  71-73
  6.1 论文工作总结  71-72
  6.2 研究工作展望  72-73
参考文献  73-77
攻读硕士学位期间发表的论文  77-78
致谢  78

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中图分类: > 天文学、地球科学 > 大气科学（气象学） > 天气预报 > 主要气象要素和天气现象预报
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