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自组织特征映射神经网络在厄尔尼诺事件检验中的应用

The Application of the Self-Organizing Feature Map Neural Network in Testing the El Nino Event

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【作者】 林玎； 刘伟； 张治国；

【Author】 LIN Ding~1,LIU Wei~1,ZHANG Zhi-guo~21.Department of Basic Science,Jilin Architectural and Civil Engineering Institute,Changchun 130021,China2.Institute of Mineral Resources Prediction of Synthetic Information,Jilin University,Changchun 130026,China

【机构】 吉林建筑工程学院基础科学系； 吉林大学综合信息矿产预测研究所 长春130021； 长春130021； 长春130026；

【摘要】 对厄尔尼诺事件多因素成因进行了分析。利用自组织特征映射(SOFM)神经网络方法对1973~1994年的全球7级以上地震次数、日食条件、海温距平数据建立了SOFM网络检验模型。对1995~2000年厄尔尼诺事件进行了检验,检验的准确率为83.3%。

【Abstract】 The causes of the El Nino events was analyzed.The self-organizing feature map(SOFM) neural network forecasting model was built up according to the numbers of the earthquakes,the conditions of solar-eclipses and average of sea-temperature in 1973~1994 with the method of the SOFM network and examines the El Nino events happened in 1995~2000.Its accuracy rate is 83.3%.

【关键词】 自组织特征映射； 人工神经网络； 厄尔尼诺； 日食； 海温； 地震；
【Key words】 self-organizing feature map； artificial neural network； El Nino； solar-eclipse； sea-temperature； earthquake；
【基金】 国家“863”计划项目(2001AA135120-2)
  • 【文献出处】 吉林大学学报(地球科学版) ,Journal of Jilin University(Earth Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2006年04期
  • 【分类号】P732
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】82
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