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利用软计算和统计技术进行天气预报

摘要

天气预报是应用科学和技术来预测特定地点未来一段时间的大气状态。它是通过收集有关当前大气状态和过去和/或现在的经验的定量数据来进行的。本研究采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和多元线性回归模型对计量站采集的计量数据集进行分析。多元线性回归模型是简单的，因为它使用简单的数学方程，使用多元线性回归(MLR)方程，可以很容易地理解一个中等教育程度的农民。自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)结合了人工神经网络(ANN)和模糊推理系统(FIS)的能力来解决不同类型的问题。数据涵盖了5年期间(2008-2012年)的最低和最高温度、风速、相对湿度和平均海平面压力(MSLP)的月平均值。结果表明，两种模型均可应用于天气预报问题。基于均方根误差(RMSE)对两个模型进行性能评价，结果表明，ANFIS模型的预测结果优于多元线性回归(MLR)模型，预测误差更低。

莫妮卡·沙玛，利尼·马修，S.查特吉

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