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回声状态网络在气候预测方面的应用研究
文献摘要：
气候问题是全人类始终关注的问题,因此有必要对其进行预测研究.本文采用广州市黄埔区的气象数据作为研究对象,分析的数据包括当地的风速、平均气温、降水量等多个不同指标.以气温(即气候温度,单位℃)作为因变量,其余变量视作影响气温的自变量.在数据预处理方面,选择主成分分析方法(PCA)对样本进行降维处理,从中选出影响权重最大的自变量,以筛选过后的数据作为基础,采用回声状态网络预测气温的变化.实验结果表明,预测值和实际值的总体偏差较小,均保持在较低水平,绝对预测误差普遍处于15％以下,预测效果良好.采用对比模型(LSTM模型和ARIMA模型)对同样的数据进行预测.在实验中,我们发现对比模型的预测效果并不理想,在均方误差(MSE)的计算中,预测值和实际值的拟合精度较低.验证了 ESN预测效果的优越性.
文献关键词：
气温预测;主成分分析;回声状态网络;绝对预测误差;均方误差
中图分类号：
作者姓名：
王人杰;刘海忠;朱洋
作者机构：
兰州交通大学,甘肃 兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]王人杰;刘海忠;朱洋-.回声状态网络在气候预测方面的应用研究)[J].科学技术创新,2022(19):76-79
A类：
B类：
回声状态网络,气候预测,气候问题,全人类,预测研究,黄埔区,气象数据,数据包,平均气温,降水量,同指,候温,因变量,数据预处理,主成分分析方法,降维处理,影响权重,选过,过后,绝对预测误差,对比模型,ARIMA,均方误差,MSE,拟合精度,ESN,气温预测
AB值：
0.398954
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