基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究OA
Global Temperature Prediction Based on Grey Prediction and BP Neural Network
为深入了解全球变暖缘由及影响,探究变暖是否停滞,考虑地球吸热、散热及海洋温度变化等因素,构建一种全球温度预测模型,预测未来25年温度变化.采用主成分分析法找出贡献度较大的3个主成分,再用3组灰色预测模型预测海洋平均温度、二氧化碳排放量、太阳长波辐射等8个变量,并进行光滑比、级比和残差检验.结果表明,预测符合前29年(1990-2018年)时间序列图规律,用历史数据训练BP神经网络,然后把8个变量的预测值代入神经网络,拟合优度为0.92272,精度…查看全部>>
朱圣耀;陈劲杰
上海理工大学机械学院,上海200093上海理工大学机械学院,上海200093
信息技术与安全科学
全球变暖主成分分析灰色预测BP神经网络
《软件导刊》 2020 (2)
105-109,5
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