人工神经网络模型用于水电能源科学的问题探讨

被引：8

作者：

方卫华

机构：

[1] 河海大学水利水电工程学院江苏南京

来源：

水电能源科学 | 2004年 / 03期

关键词：

模型选择; 网络结构; 网络算法; 权值和阈值; 激励函数; 样本选择;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV72 [水能勘测与设计];

学科分类号：

081504 ;

摘要：

在大量文献研究的基础上,从网络结构、学习算法、激励函数、样本选择、数据规范化、收敛判据等方面,对神经网络模型在实际应用中存在的主要问题及采取的主要对策进行了较系统的论述和比较分析,反映了人工神经网络模型的新进展,对水电能源科学的建模、预测、优化和评价具有一定的借鉴意义。

引用

页码：71 / 74

页数：4

共 20 条

[1] 几种快速BP算法的比较研究 [J].

吕俊 ;

张兴华 .

现代电子技术, 2003, (24) :96-99

[2] 误差反向传播神经网络模型的改进及其应用 [J].

李宗坤 ;

郑晶星 ;

周晶 .

水利学报, 2003, (07) :111-114

[3] 敏感型人工神经网络及其在水文预报中的应用 [J].

覃光华 ;

丁晶 ;

李眉眉 ;

倪长健 .

水科学进展, 2003, (02) :163-166

[4] 神经网络学习样本点的选取方法比较 [J].

王少波 ;

柴艳丽 ;

梁醒培 ;

不详 .

郑州大学学报(工学版) , 2003, (01) :63-65+69

[5] 基于GN-BFGS算法的RBF神经网络短期负荷预测 [J].

赵登福 ;

张涛 ;

杨增辉 ;

谷庆利 ;

夏道止 .

电力系统自动化, 2003, (04) :33-36

[6] 多层人工神经网络合理结构的确定方法 [J].

侯祥林 ;

胡英 ;

李永强 ;

徐心和 .

东北大学学报, 2003, (01) :35-38

[7] 一种激励函数可调的快速BP算法 [J].

肖俊芳 ;

王耀青 .

自动化技术与应用, 2002, (06) :26-29

[8] 小波变换、神经网络和小波网络的函数逼近能力分析与比较 [J].

刘志刚 ;

王晓茹 ;

何正友 ;

钱清泉 .

电力系统自动化, 2002, (20) :39-44

[9] 激活函数对BP网络性能的影响及其仿真研究 [J].

王雪光 ;

郭艳兵 ;

齐占庆 .

自动化技术与应用, 2002, (04) :15-17

[10] 偏最小二乘回归神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用 [J].

邓念武 ;

邱福清 .

岩石力学与工程学报, 2002, (07) :1045-1048

← 1 2 →