- 专利标题: 基于遗传算法优化反向传播神经网络的台风灾害预测方法
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申请号: CN202410038262.0申请日: 2024-01-10
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公开(公告)号: CN117852717B公开(公告)日: 2024-10-15
- 发明人: 申丹娜 , 钱传海 , 张小锋 , 余吉安 , 孟明明 , 徐金勤 , 江涤非 , 王皘 , 赵新宇 , 靳奎峰 , 林霖
- 申请人: 中国气象局气象发展与规划院
- 申请人地址: 北京市海淀区中关村南大街46号
- 专利权人: 中国气象局气象发展与规划院
- 当前专利权人: 中国气象局气象发展与规划院
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区中关村南大街46号
- 代理机构: 成都创典汇智知识产权代理事务所
- 代理商 汪丽
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/26 ; G06F18/214 ; G06N3/126 ; G06N3/084 ; G06N3/0499
摘要:
本发明公开了一种基于遗传算法优化反向传播神经网络的台风灾害预测方法,包括获取台风灾害的气象数据,得到训练集和测试集;构造深度学习网络,进行特征提取得到第一特征;通过所述第一特征构建初始决策树模型,采用遗传算法和后剪枝技术优化所述初始决策树模型;基于所述BP神经网络模型和决策树模型建立台风灾害估计的初始模型;将训练集输入所述台风灾害预测模型得到台风灾害预测结果。本发明通过基于分类决策树的方式建立台风灾害预测模型,可以较为准确的预测台风灾害对环境的影响,从而科学的指导防灾减灾工作。
公开/授权文献
- CN117852717A 基于遗传算法优化反向传播神经网络的台风灾害预测方法 公开/授权日:2024-04-09