基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與分類的應(yīng)用研究.pdf

1、在全球氣候變化的背景下，氣候變化對(duì)極端溫度、降水量甚至人體健康等均產(chǎn)生了重要的影響。極端溫度和降水量的預(yù)報(bào)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和城市內(nèi)澇防控具有現(xiàn)實(shí)的重要意義。本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)極端溫度和降水量進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，同時(shí)在結(jié)腸癌基因表達(dá)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)癌癥基因類別分類研究。以上研究可以為極端溫度和降水量準(zhǔn)確性的預(yù)測(cè)及癌癥基因的正確分類提供了可靠的理論基礎(chǔ)，具有科學(xué)的實(shí)踐意義。
　　文章主要研究?jī)煞矫娴膬?nèi)容，一方面是理論研究，對(duì) RBF

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)中心選取進(jìn)行了研究分析，并采用試算法對(duì) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的平滑因子進(jìn)行選取利用相空間重構(gòu)和主成分分析的兩種方法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化分析；另一方面是幾種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在極端氣候的預(yù)測(cè)和癌癥基因分類中的應(yīng)用研究，通過網(wǎng)絡(luò)的模型建立對(duì)實(shí)際問題進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。
　　本文首先以張北1956-2009年的氣象數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，采用幾種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立極端最低氣溫和降水量模型，并將其不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比；其次，利用相

3、空間重構(gòu)的方法來確定了網(wǎng)絡(luò)的輸入維數(shù)，減少了冗余的自變量，從而構(gòu)建了基于相空間重構(gòu)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型，該方法克服了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定，提高了預(yù)測(cè)精度。然后，文中利用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、主成分分析優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和偏最小二乘算法(PLS)對(duì)降水量建立了預(yù)測(cè)模型。通過PLS算法降水量預(yù)測(cè)模型的主要因素進(jìn)行了分析，得到了多變量方程。結(jié)果表明，PLS算法既解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性的缺點(diǎn)，同時(shí)也縮短了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行時(shí)間，提高了