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申请/专利权人：中国气象局气象发展与规划院
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。
主权项：1.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NTC热敏电阻，其特征在于：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BP神经网络模型和决策树模型建立台风灾害预测模型；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；其中，采用遗传算法和后剪枝技术优化所述初始决策树模型的方法包括：生成初始决策树模型，设定遗传算法的参数，包括种群大小、迭代次数、交叉概率和变异概率，评估初始决策树模型的性能，计算适应度值；根据适应度值，使用交叉遗传算法的机制对种群进行进化，直到达到设定的迭代次数；对经过遗传算法优化后的决策树进行后剪枝，对于每个节点，评估其剪枝前后的误差，选择误差更小的方案，直到达到设定的剪枝深度或满足其他停止条件；计算所述台风灾害的气象数据的适应度的公式为：根据历史气象数据给定熵值： ；其中，适应度的集合的熵为VX，适应度为x，适应度的集合为X，计算互信息： ；其中，历史气象数据为y，历史气象数据的集合为Y，适应度的集合X与历史气象数据的集合Y的互信息为CX，Y，计算适应度： ；采用主成分分析和互信息评估方法构造深度学习网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国气象局气象发展与规划院 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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