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《安徽农业科学》 2008年21期
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基于多项式典型相关方法选择长江下游降雨量预报因子

张曦  吴诚鸥  吴香华  
【摘要】:非线性典型相关(NLCCA)问题是常见而又不易解决的问题,现在所用NLCCA模型的神经网络解法,编程复杂而又得不到变量间的解析表达式。分析讨论了长江下游降雨量预报因子的选择问题,提出NLCCA问题的多项式逼近模型及其2种解法:逐步选择法和主成分法。这2种方法都能很好地找到非线性典型相关的预报因子。在线性典型相关检验不通过的情况下,利用这2种方法可成功地找到非线性典型相关预报因子。
【作者单位】南京信息工程大学数理学院;
【分类号】:S16

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【共引文献】
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4 杨志峰,李春晖;黄河流域上游降水时空结构特征[J];地理科学进展;2004年02期
5 孙力,安刚,丁立;中国东北地区夏季旱涝的分析研究[J];地理科学;2002年03期
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