Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo nghiên cứu khoa học " Mạng thần kinh nhân tạo truy hồi thời gian trễ và ứng dụng dự báo nhiệt độ tối thấp cho khu vực đồng bằng phía Bắc Việt Nam "
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Cùng với những nghiên cứu trước đây sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (TKNT) dự báo nhiệt độ tối cao, chúng tôi đã thử nghiệm dự báo nhiệt độ tối thấp cho khu vực nghiên cứu bằng việc sử dụng một loại mạng TKNT nữa - mạng truy hồi thời gian trễ. Kết quả đạt được với bài toán dự báo là khả | Tạp chí Khoa học Đại học Quôc gia Hà Nội Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25 Sô 1S 2009 28-34 Mạng thần kinh nhân tạo truy hồi thời gian trễ và ứng dụng dự báo nhiệt độ tối thấp cho khu vực đồng bằng phía Bắc Việt Nam Nguyễn Hướng Điền1 Hoàng Thanh Vân1 Hoàng Phúc Lâm2 Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên ĐHQGHN 2Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn Trung ương Ngày nhận 02 tháng 01 năm 2009 Tóm tắt. Cùng với những nghiên cứu trước đây sử dụng mạng thần kinh nhân tạo TKNT dự báo nhiệt độ tối cao chúng tôi đã thử nghiệm dự báo nhiệt độ tối thấp cho khu vực nghiên cứu bằng việc sử dụng một loại mạng TKNT nữa - mạng truy hồi thời gian trễ. Kết quả đạt được với bài toán dự báo là khả quan hệ số tương quan rất lớn luôn 0 93 và sai số nằm trong ngưỡng cho phép của dự báo nghiệp vụ RMSE trong khoảng từ 1 490C đến 1 590C và MAE xấp xỉ 1 10C . Tuy nhiên chất lượng dự báo nhiệt độ tối thấp của mô hình mạng TKNT trong mùa đông và mùa xuân chưa được cao lắm. 1. Giới thiệu vê mạng thân kinh nhân tạo truy hồi thời gian trễ Nhận thức đa lớp là thuật toán mạng phổ biến nhất nhưng nó chỉ có thể giải quyết các thông tin đồng thời do trong hệ thống của nó không có bộ nhớ và chỉ thực hiện lan truyền tiến. Trong khoa học kỹ thuật việc xử lý các tín hiệu các giá trị đại lượng tại các thời điểm khác nhau có liên hệ với nhau đòi hỏi các hệ thống phải có bộ nhớ. Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong khí tượng khi các đại lượng khí tượng đều có quán tính có tính thống nhất theo thời gian. Một động lực nữa đòi hỏi phải sử dụng bộ nhớ đó là hồi tiếp Feedback hay đơn giản là sử dụng có hiệu quả các thông tin sẵn có. Đó cũng chính là lý do cho sự ra đời của Tác giả liên hệ. ĐT 84-4-38584943. E-mail diennh@yahoo.com mạng truy hồi. Nhưng các mạng TKNT truy hồi đầy đủ rất khó luyện để đạt tới trạng thái ổn định. Việc xây dựng một thuật toán khác không phải thuật toán truy hồi dựa trên mạng nhận thức đa lớp nhưng có thêm một hệ thống con để chứa các thông tin trong quá