广西教育厅科研项目(201204LX083)
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
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- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术理学更多>>
- 概率统计课程案例教学法的探讨被引量：4
- 2013年
- 讨论了案例教学法的方法与步骤,并通过4个案例阐述案例教学法在概率统计教学中的应用,在案例教学的过程中激发学生的学习兴趣,加强学生的计算机应用能力,提高学生的数学建模能力,以及培养学生的应用数学能力.
- 农吉夫
- 关键词：概率统计教学手段案例教学法
- 遗传算法与神经网络相结合的降水预报模型被引量：4
- 2012年
- 针对目前BP神经网络在实际应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,建立基于遗传算法的BP网络模型.同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用,计算结果表明该方法的预测精度较高.
- 农吉夫
- 关键词：短期气候预测神经网络遗传算法
- 预报因子选择的条件数方法及其在台风强度预报中的应用被引量：2
- 2014年
- 选择合适的变量是建立多元线性回归方程的重要问题.以减弱诸多变量之间的复共线性为目标,采用条件数分析方法选择多元回归模型的自变量.最后以西北太平洋海域2001-2011年5-7月的台风强度为研究对象,利用条件数方法建立预报方程进行预报试验,并进一步将该预报方法与逐步回归方法进行对比分析.
- 农吉夫
- 关键词：复共线性条件数台风强度
- 主成分分析在线性模型与非线性模型的应用研究被引量：1
- 2012年
- 为了解主成分分析在线性模型与非线性模型预报中的应用效果,在2001-2011年热带气旋历史观测资料基础上,采用主成分分析方法,结合线性回归模型和神经网络模型,开展西北太平洋热带气旋的强度预报技术研究试验.根据提取的主要影响因子构造线性回归模型与BP神经网络的输入样本进行不同样本的台风强度预测.计算结果表明,主成分分析通过降低线性回归模型和BP神经网络模型的维数,减少自变量之间的复共线性,减小模型的预报平均绝对误差.
- 农吉夫
- 关键词：主成分分析非线性模型台风强度
