基于最小二乘法的BP神经网络在极端温度预测模型中的应用.pdf

基于最小二乘法的BP神经网络在极端温度预测模型中的应用 本文研究了基于最小二乘法的BP神经网络在极端温度预测模型中的应用。极端温度预测是一个复杂的问题，受到多种因素的影响，具有非线性和高度复杂性。为了提高非线性时间序列在预测模型中的准确性，提出了利用最小二乘法优化的BP神经网络预测方法。 BP神经网络是一种常用的机器学习算法，能够处理非线性问题。然而，传统的BP神经网络算法存在一些缺陷，如过拟合、收敛速度慢等问题。为了解决这些问题，提出了基于最小二乘法的BP神经网络算法。该算法通过采用最小二乘法对数据样本集进行拟合，用BP算法进行优化，构建了两者的结合预测模型。 在本研究中，我们应用1989～2009年的密云市温度数据，分别建立了基于最小二乘法优化的BP神经网络和单一BP神经网络模型，并对预测结果进行了分析对比。结果表明：最小二乘法优化的BP神经网络具有更好的泛化能力，对平稳最低温度的预测更加稳定，预测精度高于单一的BP神经网络。 本研究的贡献在于提出了基于最小二乘法的BP神经网络算法，解决了传统BP神经网络算法的一些缺陷，并提高了极端温度预测的准确性。该模型可以对气候变化中的平稳最低气温具有较好的预测能力。 在气候变化研究中，温度预测是一个非常重要的问题。气候变化对人类健康和农业经济产生了重要影响。极端温度是其中一个重要的影响因素，对人类健康产生了重大的影响。因此，准确预测极端温度非常重要。本研究提出的基于最小二乘法的BP神经网络算法可以解决这个问题，提高气候变化研究的准确性。 在未来，基于最小二乘法的BP神经网络算法可以应用于其他领域，如气象预测、水文预测、环境监测等领域。该算法可以提高预测的准确性和泛化能力，对于气候变化研究和环境监测产生了重要影响。 本研究提出了基于最小二乘法的BP神经网络算法，并应用于极端温度预测模型中。该算法可以提高预测的准确性和泛化能力，对气候变化研究和环境监测产生了重要影响。