摘要

开发用于环境系统时间序列预测的神经网络训练方法

作者(年代):石永亮，陈亮，刘瑾，雷义东

提出了一种训练神经网络预测环境系统未来变量值的新方法。使用数据记录仪和其他测量仪器，在上海城西45公里的青浦区的两种情况下，在几个月内每小时测量一次包括土壤、河流和气候变量在内的时间序列数据。这些数据集使用三种不同的方法来训练神经网络，其中包括一种新颖的、生物学上合理的系统。研究了每种方法的时间模式识别能力。这种新方法被证明在使用大数据集预测未来变量值方面与其他两种方法一样有能力。这种方法被称为“局部相互作用”方法，在复杂环境系统中为其他神经网络和统计方法的模式检测和事件预测提供了有效的竞争。