6、基于神经遗传模型的短期降雨预测研究

最新推荐文章于 2025-10-09 08:06:17 发布
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分类专栏： 自然算法赋能资源管理 文章标签： 神经遗传模型 短期降雨预测 人工神经网络
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基于神经遗传模型的短期降雨预测研究

1. 神经网络在短期降雨预测中的应用

神经网络具有映射一组输入变量和输出变量之间非线性且复杂相互关系的能力，这在科学和工程的许多不同主题研究中都得到了证实和支持。

1.1 神经网络在不同问题中的应用示例

参考文献 模型类型 输入 - 输出 成功情况
Piotrowski 等 (2012) 噪声注入多层感知器神经网络 预测纵向弥散系数，通过引入进化计算避免基于梯度训练算法中的“收敛到局部最小值”和“无法优化不可微数据集”错误 噪声注入的 MLP 神经网络结果与多种进化计算技术比较，扩展的差分进化算法表现更优
Khashei 等 (2012) 多线性回归模型与多层感知器神经网络模型耦合 对日本商业信贷数据、印度糖尿病数据、法医玻璃数据和 Fisher Iris 数据集进行分类 该组合模型比线性判别分析 (LDA)、二次判别分析 (QDA)、K 近邻 (KNN) 和支持向量机 (SVMs) 更有效
Lekouch 等 (2012) 人工神经网络 利用空气和露点温度或相对湿度、风速和
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14、利用机器学习技术进行降雨预测
devops8pract的博客
09-25 46
本文综述了利用机器学习技术进行降雨预测的研究进展，重点探讨了在印度气候背景下基于单一预测系统和集成模型的多种方法。文中介绍了人工神经网络（ANN）、径向基函数（RBF）、支持向量机（SVM）、模糊逻辑、遗传算法及粒子群优化等技术在降雨预测中的应用，并分析了不同模型的性能表现。同时，文章强调了集成学习在提升预测准确性方面的优势，总结了常用评估指标如RMSE、MAE和相关系数等。研究表明，机器学习方法相比传统统计模型在处理非线性、高维度气象数据方面更具潜力，对农业、灾害预防和水资源管理具有重要意义。
【阅读文献笔记】基于长短时记忆神经网络（LSTM）的降雨径流模拟及预报
qq_46460379的博客
07-12 1133
长短时记忆神经网络（LSTM）具有很强的时间序列关系拟合能力，非常适用于模拟及预报流域产汇流这一复杂的时间序列过程。基于 LSTM 针对不同预见期的径流预报分别建立了流域降雨径流模型，以探讨 LSTM 在水文预报当中的应用。模型采用流域降雨、气象及水文数据作为输入，不同预见期后的径流过程作为输出，率定期为14年，验证期为2年。结果显示，在预见期为0～2天时LSTM预报精度很高，在预见期为3天时预报精度较差，但仍优于新安江模型。
5、小型水电厂降雨与负荷因子的权衡分析及短期降雨预测研究
html8的博客
09-24 20
本文研究了小型水电厂在降雨与电力需求约束下的负荷因子优化问题，采用粒子群优化（PSO）算法进行30万次迭代分析，发现最优运行条件出现在降雨量62.5百分位、电力需求65.65百分位时，且PSO需超过90%迭代时间才能收敛到全局最优。同时，探讨了短期降雨预测对能源与水资源管理的重要性，开发基于神经遗传模型的预测平台，结果显示其对1、3、4天降雨预测可靠，但2天和5天预测效果不佳，主要受限于训练算法与时间。研究为水电厂高效运行和短期降雨预测提供了理论支持与改进方向。
34、基于软计算的每日降雨预测与社交媒体情感分类模型研究
sprite的博客
10-09 48
本文研究了基于软计算的两种应用模型：一是结合极限学习机（ELM）与基因表达式编程（GEP）的每日降雨预测模型，通过区域划分、Z-Score归一化、核主成分分析（KPCA）等预处理方法提升预测精度；二是比较ELM与SVM在社交媒体文本情感分类中的性能。实验表明，ELM-GEP模型在降雨预测中具有最低的MAE和RMSE误差，显著优于传统模型；而在情感分类任务中，ELM在大数据集上表现优于SVM，展现出更高的准确性和更低的资源消耗。研究验证了软计算方法在复杂非线性问题中的高效性与广泛应用潜力。
基于模糊神经网络算法预测电价附Matlab代码
qq_72962865的博客
08-11 1522
在电力市场改革不断深化的背景下，电价作为电力市场的核心信号，其波动特性直接影响着电力生产、消费和投资决策。准确的电价预测能够为发电企业的竞价策略制定、电力用户的用电计划调整以及电网公司的调度运行提供重要依据，对于提高电力市场的运行效率、保障电力系统的稳定可靠运行具有重要意义。然而，电价受多种因素影响，具有非线性、随机性、波动性强等特点，传统的预测方法（如时间序列分析、回归分析等）难以充分捕捉其复杂的变化规律。
ELMAN神经网络回归预测研究附Matlab代码
matlab_daizuo的博客
04-17 839
Elman神经网络作为一种经典的递归神经网络，在时序数据的回归预测领域具有广泛的应用。本文旨在深入探讨Elman神经网络的结构特点、学习算法及其在回归预测中的应用，分析其优势与不足，并对近年来Elman神经网络在回归预测领域的研究进展进行综述。通过对不同改进策略的探讨，旨在为Elman神经网络在实际应用中更好地发挥其预测能力提供理论参考和实践指导。Elman神经网络, 回归预测, 时序数据, 递归神经网络, 学习算法1. 引言。
13、基于物联网和机器学习的实时降雨预测及图像字幕生成技术
c2d3e4f的博客
07-11 58
本博客探讨了基于物联网和机器学习的实时降雨预测系统与图像字幕生成技术。在降雨预测部分，介绍了多元线性回归和逻辑回归模型的应用，并结合传感器数据进行实时分析，以提高预测准确性；在图像字幕生成部分，采用了CNN与RNN相结合的编码器-解码器模型，实现了从图像到自然语言描述的转化。文章还讨论了两种技术的拓展方向、优化思路以及未来应用前景。
22、城市河流水位分解混合预测模型研究
7up55的博客
07-23 54
本文研究了一种基于时间序列分解的混合预测模型，用于城市河流水位的短期预测。通过最大重叠离散小波变换（MODWT）、经验模态分解（EMD）和奇异谱分析（SSA）对原始水位序列进行分解，提取低频和高频特征分量，并结合Elman神经网络进行训练与预测。实验结果表明，MODWT分解结合Elman网络的混合模型在1步预测中表现最佳，而选择最优分解参数（如MODWT分解层数、母小波、SSA窗口长度）可进一步提升预测精度。研究还分析了不同分解算法的优劣以及预测误差随步数增加的变化趋势，并提出了未来研究方向，包括集成优化算
基于GA-BP神经网络算法的马铃薯晚疫病预测模型.pdf
09-26
为了有效防治这种疾病，科研人员探索了基于GA-BP神经网络算法的预测模型，以提前预判晚疫病的发生和流行程度。这个模型的应用旨在提高预测的准确性和稳定性，从而帮助农民及时采取措施，降低损失。 遗传算法...
基于遗传算法优化GRU模型的时间序列多输入分类预测实战
该模型的核心目标是通过引入遗传算法优化GRU神经网络的超参数，从而提升模型在复杂非线性时间序列数据上的分类预测能力。项目围绕“高维数据处理”、“自动化调参”、“计算资源优化”以及“模型鲁棒性提升”等关键...
模仿小红书的小网页.html
11-25
模仿小红书的小网页.html
Docker部署GitLab指南[代码]
11-25
本文详细介绍了使用Docker-compose部署GitLab的完整步骤。首先从DockerHub拉取最新版GitLab镜像，然后创建必要的目录结构并编辑docker-compose.yml配置文件，其中包含了端口映射、卷挂载和环境变量等关键配置项。接着通过docker compose命令快速启动GitLab服务，并提供了访问GitLab仓库的方法。最后还说明了如何获取初始root用户密码进行登录。整个过程经过作者亲测有效，为需要搭建GitLab服务的用户提供了实用参考。
ByVision_Cutting_Laser_V6-1-0_操作说明.pdf
11-25
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51单片机c源码-1个共阳数码管显示变化数字
最新发布
11-25
51单片机c源码-1个共阳数码管显示变化数字
【高速以太网物理层】1.6TbE PCS通道形成与对齐标记插入机制：面向IEEE 802.3dj标准的多通道数据分布及FEC降级监测方案设计
11-25
内容概要：本文档提出了1.6TbE PCS（物理编码子层）中PCS通道形成与对齐标记（AM）插入的基线方案，作为IEEE P802.3dj任务组标准制定的一部分。文档详细描述了1.6TbE系统中如何将RS-FEC符号按轮询方式分配到16个PCS通道中，每个通道速率为100Gbps，并定义了AM标记在各通道中的分布结构与插入机制。通过对齐标记的映射规则、填充方式、状态字段传输以及伪代码实现，确保发送端与接收端的数据对齐、解交错与正确恢复。此外，还涵盖了FEC误码劣化信号生成和HI_SER监控机制，并讨论了PMA层在不同接口配置下的符号复用要求。该提案与先前采纳的基线共同构成完整的1.6TbE PCS规范。; 适合人群：从事高速以太网物理层设计、通信协议开发或标准制定的工程师和技术专家，具备数字通信与FEC编码基础知识的研发人员； 使用场景及目标：①为1.6TbE以太网PCS层的设计提供标准化参考；②指导硬件实现中的AM插入/删除、通道形成、误码监测等功能模块开发；③支持多厂商设备互操作性的统一规范制定； 阅读建议：此文档技术性强，涉及大量底层符号映射与伪代码逻辑，建议结合IEEE 802.3现有标准（如CL119、CL172）对照阅读，并关注后续对时钟内容与基线漂移的分析补充。
基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现
11-25
随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，作为学校以及一些培训机构，都在用信息化战术来部署线上学习以及线上考试，可以与线下的考试有机的结合在一起，实现基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现在技术上已成熟。本文介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的开发全过程。通过分析企业对于基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的需求，创建了一个计算机管理基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的方案。文章介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现有管理员，校长，教师，学员四个角色。管理员可以管理校长，教师，学员等基本信息，校长角色除了校长管理之外，其他管理员可以操作的校长角色都可以操作。教师可以发布论坛，课件，视频，作业，学员可以查看和下载所有发布的信息，还可以上传作业。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统，采用Java的SSM框架作为开发技术，MYSQL数据库设计开发，充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单，功能齐全的特点，使得基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现管理工作系统化、规范化。
CSS颜色代码大全[项目代码]
11-25
本文提供了CSS颜色代码的详细对照表，包括各种颜色的英文名称及其对应的十六进制代码。内容涵盖了从基本颜色如黑色、白色、红色、绿色、蓝色等，到更复杂的颜色如桃红、紫红、褐橘、米白、金黄、黄绿、蓝绿等多种颜色。此外，还列出了颜色的英文词汇和对应的代码，方便开发者在设计和开发过程中快速查找和使用。这些颜色代码适用于网页设计、UI开发等多个领域，是前端开发者的实用参考资料。
JS实现iframe数据传递[可运行源码]
11-25
本文详细介绍了在网页开发中使用JavaScript实现iframe间数据传递的多种方法，包括postMessage、window.name、location.hash、Web存储API以及window.parent和window.frames属性。文章首先分析了iframe数据传递的需求和挑战，特别是同源策略和跨域问题的影响。随后，深入探讨了每种方法的原理、适用条件和安全注意事项，如postMessage的通信机制和安全实践、window.name属性的特点及应用、location.hash的基本用法与限制，以及Web存储API在同源策略下的数据交换机制。通过代码示例、表格和流程图，文章为开发者提供了全面的技术选择和实现指南，帮助他们在跨域或同源环境下高效、安全地实现数据共享。
基于深度学习与集成学习的短期降雨预测研究
关键词包括短期降雨预测、多普勒雷达图、特征提取、传统机器学习模型、集成学习、双峰偏态分布和Inception卷积神经网络。 这篇论文展示了如何综合运用统计学、机器学习和深度学习技术来解决实际的降雨预测问题，为...
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