福建省自然科学基金(2008J0241)
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
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- 交叉熵神经网络——一种适合于小概率事件预报的方法
- 2009年
- 基于误差平方和最小化准则的BP神经网络并不适合解决小概率天气事件的预报问题，引进一种改进的神经网络方法（ANN—CE）用于小概率天气事件的预测，它是一个以交叉熵函数为目标函数的三层反向传播神经网络，其输出层只用一个节点，其网络输出是目标事件的后验概率；介绍了其训练关键公式，最后利用ECMWF预报场资料，把该法用于福建省南平市大雨96小时预报试验中，分别用原始因子和PCA降维后的主成分建立了ANN—CE预报模型，并把结果和线性回归方法进行比较，展示该方法的有效性。
- 吴木贵
- 关键词：BP神经网络交叉熵
- 交叉熵神经网络及其在闽北大雨以上降水预报中的应用被引量：3
- 2012年
- 基于误差平方和最小化准则的BP神经网络(ANN-MSE)并不适合解决小概率天气事件的预报问题,引进一种改进的以交叉熵函数为目标函数的神经网络方法(ANN-CE),该法是一个三层反向传播神经网络,其输出层只用一个节点.利用2003—2008年的ECMWF预报场资料,把该法用于福建省南平市4—6月部分大雨或以上降水96h预报中,分别用原始因子和PCA降维后的主因子建立了ANN-CE预报模型和ANN-MSE预报模型,用这些模型对2009—2010年独立样本进行了试报.测试结果显示主因子预报模型TS评分比原始因子预报模型高且漏报次数少,其中,主因子ANN-CE预报模型的TS评分和漏报率分别是0.51和0.17,其性能是所有模型中最好且最为稳定的,是一种适合于小概率事件预报的方法.
- 吴木贵江彩英张信华赖荣钦
- 关键词：BP神经网络交叉熵
