Hybride neuronale Netze für die Wettervorhersage [German]

By Jasmeen Gill and Shaminder Singh

Das Wetter spielt eine wichtige Rolle f r Leben, Eigentum, Landwirtschaft und Industrie. Neuronale Netze sind in der Lage, das nichtlineare Verhalten des Wetters vorherzusagen, ohne dass die physikalischen Zusammenh nge explizit untersucht werden m ssen. Die g ngigste Methode zum Trainieren neuronaler Netze ist der auf Gradientenabstieg basierende Backpropagation-Algorithmus. Der Backpropagation-Algorithmus weist jedoch einige Nachteile auf, wie das Problem lokaler Minima, langsames Training und Skalierungsprobleme. Diese Probleme lassen sich durch eine Kombination mit genetischen Algorithmen l sen. Die Hybridtechnik kann effizient lernen, indem sie die St rken des genetischen Algorithmus mit denen des Backpropagation-Algorithmus kombiniert. Die hybriden neuronalen Netze sind besser geeignet, wenn man nur die Anforderung einer globalen Suche ber cksichtigt. Sie sind gut bei der globalen Suche, d. h. nicht nur in eine Richtung, und sie arbeiten mit einer Population von Punkten statt mit einem einzelnen Punkt. Au erdem vereinen sie die Vorz ge sowohl des deterministischen Algorithmus BP als auch des stochastischen Optimierungsalgorithmus GA.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6209946690
• ISBN13: 9786209946691
• Release Date: April 2026
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 72 Pages
• Weight: 0.24 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"