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敏感型人工神经网络及其在水文预报中的应用
被引量：
21
1
作者
覃光华
丁晶
+1 位作者
李眉眉
倪长健
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期163-166,共4页
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...
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。
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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
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职称材料
电力负荷短期预测的改进神经网络方法
被引量：
30
2
作者
何述东
瞿坦
黄心汉
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
1997年第11期13-14,18,共3页
针对电力负荷短期预测问题，提出了一种改进的神经网络预测方法。在时序训练样本中引入了遗忘因子和期望因子，以提高当前预测的精确度；在权值调整过程中，采用指数型能量函数，以改善学习收敛过程。预测仿真结果验证了上述结论。
关键词
电力负荷
神经网络
指数型能量函数
负荷预测
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职称材料
题名
敏感型人工神经网络及其在水文预报中的应用
被引量：
21
1
作者
覃光华
丁晶
李眉眉
倪长健
机构
四川大学水电学院
出处
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期163-166,共4页
基金
国家自然科学基金资助重大项目(50099620)~~
文摘
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。
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
Keywords
Artificial intelligence
Convergence of numerical methods
Neural networks
Sensitivity analysis
分类号
P33 [天文地球—水文科学]
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
电力负荷短期预测的改进神经网络方法
被引量：
30
2
作者
何述东
瞿坦
黄心汉
机构
华中理工大学自动控制系
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
1997年第11期13-14,18,共3页
文摘
针对电力负荷短期预测问题，提出了一种改进的神经网络预测方法。在时序训练样本中引入了遗忘因子和期望因子，以提高当前预测的精确度；在权值调整过程中，采用指数型能量函数，以改善学习收敛过程。预测仿真结果验证了上述结论。
关键词
电力负荷
神经网络
指数型能量函数
负荷预测
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
敏感型人工神经网络及其在水文预报中的应用
覃光华
丁晶
李眉眉
倪长健
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
21
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职称材料
2
电力负荷短期预测的改进神经网络方法
何述东
瞿坦
黄心汉
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
1997
30
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职称材料
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