基于改进模糊神经网络的雷电活动预测模型研究

发布时间：2021-11-16 18:41

　　预测雷电活动规律，对保障人民生命和财产安全极具重大意义。现阶段雷电预测方法主要通过雷电观测和相关气象影响因素进行。这种方法虽然能够真实描述雷电活动，也能指导雷电预测，但预测时间范围较小。由于雷电活动区域差异较大，预测需要多种气象数据，并参考历史资料，因此，依据历史数据，分区构建雷电预测模型，对于准确预测雷电活动规律十分必要。本文针对传统模糊神经网络算法雷电预测输入数据维数大、收敛速度要求快及预测准确率要求高的特点，提出了一种改进模糊神经网络的雷电活动预测模型。该模型引入改进的模糊神经网络算法，提高了神经网络处理模糊信息的能力，解决了因其黑盒子特性引起难以解释神经网络预测的问题。同时，该模型通过模糊C均值聚类算法（IFCM）从复杂数据中准确高效地提取出模糊规则；优化隶属函数的初始参数和网络结构，解决了复杂数据环境下传统神经网络预测模型系统过于庞大、收敛速度慢和预测准确度低的问题，使之更适用于雷电活动预测。提出了一种基于数据分级的雷电数据预处理方法，削弱了雷电活动数据过分分散对雷电活动数据规律判定的干扰。实验结果表明，改进模糊神经网络雷电活动预测模型在基于历史数据的预测方面，其准确性和性能... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

IFCM和FCM的仿真图

雷电活动预测的MAPE直方图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3499372