粒子群优化算法在气象信息预测建模中的研究

【摘要】随着信息化的普及,各种数据已经充斥着互联网的每一个角落,此时需要利用某种方法对这些数据进行处理,使其能对这些已有的数据进行建模,并对未来的数据进行预测,使得以前的数据更具有意义。而对于数据处理和预测,目前有两种比较常用的方法,第一种是神经网络,神经网络是一个比较经典的用法,其中使用的非常普遍的是BP网络,而另外一种方法则是近些年才出现的预测方法,支持向量机回归,支持向量机回归由于具有较好的泛化性和非线性化特性,所以可以很好的解决相应领域的问题,故现在发展的也比较快。为了帮助研究气象数据与疫情疫病之间的关系,本文在后面会利用这两种方法对气象数据进行预测。对于标准的BP算法会存在一些缺陷,例如：较多的训练次数使得算法的效率很低同时收敛速度比较慢,从而会引进一些改进策略来提高它的预测效果,例如：增加动量项,与其他优化算法进行结合。本文将优化算法与BP算法进行结合,从而提高预测的精度。粒子群算法(ParticleSwarmOptimization)是在1995年由学者Eberhart和Kennedy共同引入的较为新颖的进化算法,在本文中将会提出一个改进的粒子群算法,该算法是针对惯性权值的计算方法进行改进,改进后的PSO算法具有不易陷入局部极小,并且能提高预测效果等优点。我们的预测模型分为三个部分,第一个部分是数据预处理,由于数据的维数较多且数据量较大,故对其进行降维,随后利用聚类算法对数据进行处理,聚类后对每一类数据训练生成基于PSO算法的BP神经网络,以此来减少模型训练时间以提高算法的效率。在本文预测模型的第一个过程中,通过K-means方法对前期数据进行聚类操作时,会通过对选取的中心值设定限定条件,以取得较好的聚类结果。第二个部分通过改进的PSO算法与BP算法结合来实现预测模型。第三个部分则通过上述模型的思想来预测安徽地区的主要的气象因子：气温、平均湿度和气压。通过实验结果得出,我们提出的基于改进惯性权值的PSO算法的框架比其他常用框架的预测精度都有所提高。
【作者】陈宏亮；
【导师】王行甫；
【作者基本信息】中国科学技术大学，计算机体系结构，2014，硕士
【关键词】预测模型；神经网络；粒子群优化算法；聚类算法；气象因子；

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