敏感型人工神经网络及其在水文预报中的应用

被引：47

作者：

覃光华

丁晶

李眉眉

倪长健

机构：

[1] 四川大学水电学院,四川大学水电学院,四川大学水电学院,四川大学水电学院四川成都　,四川成都　,四川成都　,四川成都

来源：

水科学进展 | 2003年 / 02期

关键词：

遗忘因子; 期望因子; 指数型能量函数; 水文预报; 人工神经网络;

D O I：

10.14042/j.cnki.32.1309.2003.02.007

中图分类号：

P338 [水文预报];

学科分类号：

070403 [天体物理学];

摘要：

为充分挖掘资料信息、加快收敛速度,采用一种具有敏感功能的神经网络预报模型。该模型在构造时序样本时引入遗忘因子和期望因子,以体现对前期资料的遗忘和近期预测的期望。在权值调整过程中采用指数型能量函数,以加快网络的学习收敛速度。应用实例证明:该方法可以提高当前的预测精度,并避免网络学习过程中的振荡现象。

引用

页码：163 / 166

页数：4

共 5 条

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