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基于MATLAB的主成分RBF神经网络降水预报模型  CNKI文献

以前期500 hPa高度场、海温场为预报因子,采用径向基函数(RBF)神经网络与主成分分析相结合的方法,建立了广西中部5月平均降水预报模型。在5年独立样本的预测检验中,预测的平均相对误差、均方误差及平均绝对误差分别为...

农吉夫 金龙 《热带气象学报》 2008年06期 期刊

关键词: 月平均降水量 / 主成分分析 / RBF神经网络

下载(1091)| 被引(57)

主成分分析与支持向量机相结合的区域降水预测应用  CNKI文献

将主成分分析和支持向量机回归相结合,以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象,进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序...

农吉夫 《数学的实践与认识》 2011年22期 期刊

关键词: 主成分分析 / 支持向量机 / 遗传算法

下载(395)| 被引(12)

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型  CNKI文献

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具.利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水...

农吉夫 黄文宁 《广西师范学院学报(自然科学版)》 2008年04期 期刊

关键词: 主成分分析 / 学习矩阵 / BP神经网络

下载(291)| 被引(19)

在概率统计教学中运用MATLAB渗透数学实验的探索  CNKI文献

阐述数学实验的思想理念和统计实验的具体做法,利用MATLAB进行统计实验,在计算机软件的应用中实现数学实验。在概率统计教学过程中加强学生的实践性教学环节,培养学生的应用能力和创新能力。

农吉夫 吴建生 《柳州师专学报》 2008年04期 期刊

关键词: 统计实验 / 课堂教学 / 创新能力

下载(496)| 被引(10)

月平均降水量的二次规划最优组合预测方法研究  CNKI文献

以逐步回归、均生函数和多层递阶作为月平均降水量的3种子预报方法,进一步采用二次规划计算方法,通过计算各子方法的最优非负权系数进行最优组合预测建模研究。实例计算结果表明,这种组合预测模型的预报精度优于各子方...

农吉夫 金龙 《热带气象学报》 2004年06期 期刊

关键词: 月平均降水量 / 非负权重 / 二次规划 / 组合预测

下载(176)| 被引(17)

基于主成分分析和支持向量机的区域降水预测应用研究  CNKI文献

将主成分分析和支持向量机回归相结合,以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象,进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序...

农吉夫 《广西民族大学学报(自然科学版)》 2009年02期 期刊

关键词: 主成分分析 / 支持向量机 / 遗传算法 / 预测

下载(266)| 被引(10)

赌博破产概率及其随机模拟试验  CNKI文献

讨论了赌博问题中的最终破产概率,并给出了破产概率的随机模拟计算流程和一个具体例子的数值模拟结果.计算结果表明,由此方法得到破产概率的估计值与理论值的误差很小.最后,通过随机模拟给出游戏结束的平均次数.

农吉夫 《数学的实践与认识》 2010年16期 期刊

关键词: 破产概率 / 随机模拟 / 大数定律

下载(637)| 被引(3)

概率统计课程案例教学法的探讨  CNKI文献

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 《广西民族大学学报(自然科学版)》 2013年03期 期刊

关键词: 概率统计 / 教学手段 / 案例教学法

下载(164)| 被引(4)

马尔可夫链模型及其在旱涝预测的应用  CNKI文献

利用样本均值—标准差方法将广西全区1958~2003年5月降水量分成丰涝、偏丰、偏旱、干旱4种状态,利用加权马尔可夫链预测方法对广西全区未来年份5月降水状态进行预测,并运用马尔可夫链性质得到了各降水状态发生的极限概...

农吉夫 《广西民族大学学报(自然科学版)》 2010年01期 期刊

关键词: 马尔可夫链 / 降雨量 / 预测

下载(254)| 被引(5)

最优组合预测的短期气候预报建模研究  CNKI文献

以预报量序列建立均生函数短期气候预报模型及根据500hPa月平均高度场预报因子分别建立的BP网络模型、回归预报模型为基础,用"误差绝对值和最小"作为最优准则,建立月平均降水量的短期气候组合预测模型.采用...

农吉夫 金龙... 《数学的实践与认识》 2008年08期 期刊

关键词: 短期气候预测 / 组合预测 / 线性规划

下载(236)| 被引(6)

概率母函数在求非负整值随机变量分布的应用  CNKI文献

主要讨论概率母函数法求解古典概率问题的应用,以及某些非负整值的随机变量的分布.

农吉夫 《大学数学》 2009年04期 期刊

关键词: 概率母函数 / 古典概率 / 概率分布

下载(267)| 被引(6)

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  CNKI文献

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...

农吉夫 《数学的实践与认识》 2014年23期 期刊

关键词: 复共线性 / 条件数 / 预报因子 / 台风强度

下载(83)| 被引(2)

遗传算法优化神经网络的汛期降水模型  CNKI文献

针对目前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,并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神经网络模型,实例研究结果表...

农吉夫 黄文宁 《数学的实践与认识》 2010年20期 期刊

关键词: 短期气候预测 / 神经网络 / 遗传算法

下载(130)| 被引(5)

随机模拟实验在概率极限理论教学中的应用  CNKI文献

探讨了利用计算机模拟实验进行概率统计教学.利用MATLAB6.5设计实验,直观形象地展示了中心极限定理的形成过程,并给出了破产概率的随机模拟计算流程和一个具体例子的数值模拟结果,同时通过随机模拟给出游戏结束的平均...

农吉夫 黄文宁 《广西民族大学学报(自然科学版)》 2008年01期 期刊

关键词: 随机模拟 / 中心极限定理 / 破产概率 / 大数定律

下载(356)| 被引(4)

遗传算法与神经网络相结合的降水预报模型  CNKI文献

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...

农吉夫 《大学数学》 2012年05期 期刊

关键词: 短期气候预测 / 神经网络 / 遗传算法

下载(136)| 被引(3)

基于随机模拟试验的参数估计  CNKI文献

介绍了数学实验的背景,MATLAB用于数学实验的优势,并利用参数估计的大样本性质,并通过随机模拟方法求出π的近似值和随机变量的数字特征及分布函数.模拟试验结果表明,由该方法得到的估计值与理论值的误差很小.

农吉夫 《大学数学》 2010年01期 期刊

关键词: 随机模拟 / 数学实验 / 数字特征

下载(207)| 被引(3)

主成分分析在线性模型与非线性模型的应用研究  CNKI文献

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...

农吉夫 《广西民族大学学报(自然科学版)》 2012年04期 期刊

关键词: 主成分分析 / 线性模型 / 非线性模型 / 台风强度

下载(114)| 被引(2)

随机模拟在参数估计中的应用  CNKI文献

利用随机模拟方法估计随机变量的分布函数及其数字特征,计算机模拟结果表明,由该方法得到的估计值与理论计算值的误差很小。而且当随机变量的分布函数的显式难以求解时,利用该方法可以精确地估计分布函数在各点的函数...

农吉夫 苏华东 《柳州师专学报》 2004年02期 期刊

关键词: 随机模拟 / 经验分布 / 估计值 / 标准误差

下载(170)| 被引(1)

遗传算法收敛性分析  CNKI文献

分析了遗传算法马尔可夫链的性质,并进一步证明了在基于保留最佳个体策略时遗传算法依概率收敛到全局最优解,特别利用鞅收敛定理给出非保留最佳个体策略遗传算法强收敛的充分条件.

吴建生 农吉夫... 《广西师范学院学报(自然科学版)》 2004年01期 期刊

关键词: 遗传算法 / 马尔可夫链 / / 依概率收敛

下载(452)| 被引(16)

复周期函数的若干性质  CNKI文献

对复周期函数的性质进行了一些研究,得到了若干有关的结果.这些结果对复周期函数的理论分析、构造和运算等研究是有用的.

谭福锦 农吉夫 《大学数学》 2008年03期 期刊

关键词: 复数域 / 周期函数 / 复周期

下载(125)| 被引(2)

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