前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法 被引量：129

1

作者 夏克文 李昌彪 沈钧毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期143-145,共3页

由于前向神经网络隐含层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐... 由于前向神经网络隐含层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐含层节点数频繁出现的区间作拓展,可以求得逼近能力更强的节点数。算法分析和仿真例子表明,此优化算法是切实可行的,不仅能找到理想的隐含层节点数,而且能起到节省成本、提高搜索效率等功效。 展开更多

关键词 前向神经网络 隐含层节点数 黄金分割 优化算法 前向神经网络 优化算法 节点数 隐含层 黄金分割法 搜索效率 算法分析 逼近能力 总误差

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基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测 被引量：2

2

作者 肖蕾 李郁侠 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第1期102-107,共6页

针对BP神经网络动态性能的不足、适应性较差的问题,提出了基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测模型。通过对比不同隐含层数的Elman预测模型的预测误差,选取最小误差的隐含层数作为自适应Elman预测模型的隐含层数;根据不同的训练... 针对BP神经网络动态性能的不足、适应性较差的问题,提出了基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测模型。通过对比不同隐含层数的Elman预测模型的预测误差,选取最小误差的隐含层数作为自适应Elman预测模型的隐含层数;根据不同的训练集和预测集的输入,自动调节Elman隐含层节点数,实现隐含层节点数的自适应,寻求具有最佳隐含层节点数的预测模型,提高了风电功率预测精度。 展开更多

关键词 短期风电功率预测 不同隐含层数 隐含层节点数的自适应 自适应Elman神经网络模型

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神经网络自适应噪声抵消系统的性能比较与仿真 被引量：3

3

作者 张磊 李方鑫 +1 位作者 王建新 肖超恩 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第12期263-268,共6页

线性自适应滤波算法(LMS、NLMS、RLS)对非线性噪声抵消效果较差。针对这一问题,研究神经网络自适应噪声抵消系统中不同隐含层神经元节点数、不同隐含层传输函数、不同神经网络学习算法以及不同信噪比原始输入下系统的噪声抵消性能。建... 线性自适应滤波算法(LMS、NLMS、RLS)对非线性噪声抵消效果较差。针对这一问题,研究神经网络自适应噪声抵消系统中不同隐含层神经元节点数、不同隐含层传输函数、不同神经网络学习算法以及不同信噪比原始输入下系统的噪声抵消性能。建立结构为单层隐含层,且输入层、隐含层和输出层节点数为1-N-1结构的神经网络模型。通过仿真分析,优化神经网络自适应噪声抵消系统中,隐含层节点数经验公式的参数取值。结果表明该系统中噪声抵消效果受到神经网络结构的影响;对于原始输入信噪比在2～10 dB的信号,参考输入与原始输入中噪声非线性相关;选择传输函数为tansig,神经网络隐含层节点数使用优化后的参数取值,输出信号信噪比提高了1. 0～1. 5 dB。 展开更多

关键词 神经网络 自适应噪声抵消系统 隐含层节点数 信噪比

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非线性逼近的自适应小波神经网络方法 被引量：9

4

作者 褚晓勇 徐晨 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2003年第2期23-29,共7页

利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种用于学习的小波网络模型。其中采用具有紧支撑集的尺度函数和小波函数作为激励函数,从理论上得到确定子网络隐层节点数目的依据,解决了传统学习网络隐层节点数难以确定的问题。模型包... 利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种用于学习的小波网络模型。其中采用具有紧支撑集的尺度函数和小波函数作为激励函数,从理论上得到确定子网络隐层节点数目的依据,解决了传统学习网络隐层节点数难以确定的问题。模型包括初始的学习网络和在训练过程中不断并入的子网络。该模型通过自适应的并入新的子网络来不断提高学习精度,而对新子网络的训练不会影响到已训练成功的原网络的结构。实验也证明,这种网络不但可以精确的表示一般样本集的非线性关系,同样可以实现对混沌时间序列的精确学习。 展开更多

关键词 自适应小波网络 非线性逼近 多分辨分析 小波网络模型 网络隐层节点数

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遗忘因子随机配置网络驱动的自适应切换学习模型

5

作者 乔景慧 张岩 +1 位作者 陈宇曦 张开济 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期71-83,共13页

随机配置网络(SCNs)具有通用逼近能力和快速建模特性,已成功应用于大数据分析。在SCN的基础上,块增量随机配置网络(BSC)使用块增量机制提高训练速度,但增加了模型结构的复杂程度。为了解决上述难题,提出遗忘因子随机配置网络(FSCN-Ⅰ和F... 随机配置网络(SCNs)具有通用逼近能力和快速建模特性,已成功应用于大数据分析。在SCN的基础上,块增量随机配置网络(BSC)使用块增量机制提高训练速度,但增加了模型结构的复杂程度。为了解决上述难题,提出遗忘因子随机配置网络(FSCN-Ⅰ和FSCN-Ⅱ)驱动的自适应切换学习模型(ASLM)。该模型利用正态分布配置隐含层节点的输入参数。FSCN-Ⅰ通过误差值和遗忘因子调整节点块的尺寸,提高训练速度。FSCN-Ⅱ引入节点移除机制降低模型结构的复杂程度。ASLM由FSCN-Ⅰ和FSCN-Ⅱ构成,两者根据自适应变化的边界随机切换以提高模型的训练速度,并在FSCN-Ⅰ的基础上降低模型结构的复杂程度。最后,通过基础数据集和工业实例,表明该方法的有效性。 展开更多

关键词 随机配置网络 遗忘因子 动态隐含层节点 自适应切换学习模型

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基于BP神经网络的刀片切割竹枝性能研究

6

作者 杨梦迪 周兆兵 +1 位作者 孙炜 商庆清 《林业机械与木工设备》 2024年第3期4-9,共6页

为探究竹枝切割时的刀片切割性能影响因素,支持后续打枝装置的设计,开展竹枝切割刀片性能研究试验,通过单因素试验研究,利用切割阻力作为衡量标准,探究刀片切割性能与关键参数(刀片的滑动角、楔角和滑动速度)之间的相互关系。试验结果显... 为探究竹枝切割时的刀片切割性能影响因素,支持后续打枝装置的设计,开展竹枝切割刀片性能研究试验,通过单因素试验研究,利用切割阻力作为衡量标准,探究刀片切割性能与关键参数(刀片的滑动角、楔角和滑动速度)之间的相互关系。试验结果显示,随着刀片滑动角和楔角的减小,刀片切割性能呈现明显改善。同时,随着刀片滑动速度的增加,切割性能也呈现相应提升趋势。在多组实验中,采用不同的刀片滑切角度、楔角和滑切速度参数,对不同直径尺寸的竹枝进行切割,并收集了切割阻力的数据构成数据集,构建一个3层BP神经网络模型,研究了刀片切割性能与滑切角度、楔角以及滑切速度之间的关联,并应用相关模型进行了拟合和预测。在BP神经网络中,当隐含层节点数设定为9时,成功建立了刀片切割阻力模型,精准地预测了刀片切割过程中的阻力变化,对刀片切割竹枝性能研究具有一定参考价值。 展开更多

关键词 竹枝切割 试验 刀片切割性能 BP神经网络 隐含层节点数

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基于和声搜索算法的极限学习机网络优化 被引量：5

7

作者 黄清宝 蒋成龙 +3 位作者 林小峰 徐辰华 唐鹏 张梦桥 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第2期517-524,共8页

极限学习机(ELM)因其运算速度快、误差小等优点而得到广泛的应用,但由于随机给定输入权值和阈值可能导致隐含层节点无效,因此,ELM通常需要增加隐含层节点数来提高预测精度,从而导致网络泛化能力不佳。为了解决上述问题,提出一种和声搜... 极限学习机(ELM)因其运算速度快、误差小等优点而得到广泛的应用,但由于随机给定输入权值和阈值可能导致隐含层节点无效,因此,ELM通常需要增加隐含层节点数来提高预测精度,从而导致网络泛化能力不佳。为了解决上述问题,提出一种和声搜索算法的极限学习机网络(HS-ELM),采用和声搜索算法不断调整ELM输入权值和隐含层阈值矩阵选取最优以达到优化网络的目的。最后通过两种复杂度不同的非线性函数拟合加以验证。结果表明,传统ELM网络平均预测误差为0.31×10-3%和1.6%,HS-ELM的平均预测误差为0.01×10-3%和0.4%。证明和声搜索算法优化后的ELM网络在同等情况下所需的隐含层节点数和预测精度均优于传统ELM网络的。 展开更多

关键词 和声搜索算法 极限学习机 隐含层节点数 预测精度

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基于小波神经网络的穆棱河作物生育期径流预测 被引量：2

8

作者 徐淑琴 刘琦 +3 位作者 兰天洋 王秋梅 王立坤 周春旭 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期65-70,共6页

为提高研究精度,在基本的小波神经网络基础上改变隐含层节点数选取方法,降低基本方法随机性和盲目性。将改进的小波网络与人工神经网络进行对比分析。结果表明,小波神经网络改进方法更适合穆棱河流域径流预测。

关键词 穆棱河流域 径流 小波神经网络 隐含层节点数

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基于小波神经网络的高炉铁水含硅预报 被引量：12

9

作者 肖伸平 吴敏 刘代飞 《有色金属》 CSCD 北大核心 2005年第2期106-110,共5页

采用结合小波包分析的特征提取及神经网络的非线性映射等特性的小波神经网络系统,实现高炉铁水中Si含量的预报和控制。原始操作信息采用灰关联分析预选,网络结构设计采用剪除法确定隐含层节点,采取自适应和加动量项调整学习速率等措施... 采用结合小波包分析的特征提取及神经网络的非线性映射等特性的小波神经网络系统,实现高炉铁水中Si含量的预报和控制。原始操作信息采用灰关联分析预选,网络结构设计采用剪除法确定隐含层节点,采取自适应和加动量项调整学习速率等措施。结果表明,系统具有更高的学习精度和更快的收敛速度,当允许误差为±0.02时,命中率达到87.5%,并且减少了系统参数特征量,优化了系统辨识和模型建立过程。 展开更多

关键词 高炉铁水 小波神经网络 预报 含硅 神经网络系统 网络结构设计 非线性映射 小波包分析 灰关联分析 隐含层节点 特征提取 学习速率 允许误差 收敛速度 系统参数 系统辨识 自适应 命中率 特征量

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粒子群算法优化神经网络结构的研究 被引量：5

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作者 田雨波 潘朋朋 《现代电子技术》 2011年第4期110-112,共3页

针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法(DePSO)和二进制粒子群优化算法(BiPSO),同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后在这... 针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法(DePSO)和二进制粒子群优化算法(BiPSO),同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里利用BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优解。通过函数拟合数值实验对该模型来进行训练和测试,相比其他算法,该模型可以获得较高的预测精度,结果表明该方法是可行的。 展开更多

关键词 粒子群 神经网络 隐含层节点数 函数拟合

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基于CS-GRU模型的短期负荷预测方法研究 被引量：12

11

作者 杨海柱 江昭阳 +1 位作者 李梦龙 张鹏 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第9期54-57,共4页

针对门控循环单元(GRU)神经网络进行电力负荷预测时,其超参数选取困难等问题,提出一种布谷鸟搜索(CS)算法和GRU相结合的预测方法。研究发现,GRU的预测精度与超参数的设定有关,通过CS算法寻优GRU的超参数,包括迭代次数、学习率和隐含层... 针对门控循环单元(GRU)神经网络进行电力负荷预测时,其超参数选取困难等问题,提出一种布谷鸟搜索(CS)算法和GRU相结合的预测方法。研究发现,GRU的预测精度与超参数的设定有关,通过CS算法寻优GRU的超参数,包括迭代次数、学习率和隐含层节点数,节省了超参数选取时间,进一步提高了GRU的预测精度。最后,以河南某地区实例数据为例,在Python的TensorFlow框架下验证了预测方法的有效性。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 门控循环单元神经网络 迭代次数 学习率 隐含层节点数

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基于不同ELM的西北旱区参考作物蒸散量模拟模型 被引量：14

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作者 徐颖 张皓杰 +3 位作者 崔宁博 冯禹 胡笑涛 龚道枝 《中国农村水利水电》 北大核心 2019年第1期6-12,共7页

参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的精准模拟是智慧灌溉、农田水分高效利用及水资源优化调度的重要依据。为有效提高气象资料缺乏情况下对西北旱区ET0的模拟精度,在西北旱区选取4个代表性站点,并以FAO 56 Penman-... 参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的精准模拟是智慧灌溉、农田水分高效利用及水资源优化调度的重要依据。为有效提高气象资料缺乏情况下对西北旱区ET0的模拟精度,在西北旱区选取4个代表性站点,并以FAO 56 Penman-Monteith(P-M)模型的ET0计算结果为标准值,基于"sin"、"radbas"和"hardlim"3种激活函数构建27种极限学习机模型(extreme learning machine,ELM,分别记为ELM-sini、ELM-radj、ELM-hardk),并将其模拟结果与Hargreaves-Samani(H-S)、Makkink(MK)、Irmark-Allen(I-A)模型进行比较。结果表明:ELM-sin7(输入u2、Tmax和Tmin)的R2和NSE均大于0.96,RMSE小于0.35 mm/d,其GPI排名第4,模型模拟精度较高; ELM-rad5(输入Tmax、Tmin和n)和ELM-sin8(输入Tmax和Tmin)的R2和NSE分别大于0.78和0.76,RMSE小于0.93 mm/d; H-S、MK和I-A模型的R2和NSE分别小于0.77和0.63,RMSE大于1.00 mm/d,可见ELM-rad5和ELM-sin8模型精度明显高于相同输入下的其他物理模型;基于ELM-sin7探究隐含层节点数对模型精度的影响发现隐含层节点数为60～100时模型精度最高;基于ELMsin7模型进行可移植性分析发现,ELM-sin7在西北旱区内各训练站点和模拟站点组合下模拟精度较高。因此,在相同气象因子组合输入下,ELM-sini和ELM-radj模型模拟精度明显高于ELM-hardk,其中ELM-sin7模拟精度较高适用于西北旱区气象因子较少时的ET0模拟;而较传统物理模型,仅有温度和日照时数时ELM-rad5模型在西北旱区适用性更好,仅有温度时ELM-sin8模型在西北旱区适用性更强。 展开更多

关键词 ET0 ELM 激活函数 隐含层节点数 中国西北旱区

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基于BP神经网络替代模型的地下水污染随机模拟 被引量：7

13

作者 葛渊博 卢文喜 +2 位作者 王梓博 王涵 常振波 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第3期107-113,119,共8页

为分析水文地质参数的不确定性对地下水数值模拟模型输出结果的影响,针对假想算例进行研究。首先建立地下水数值模拟模型。运用灵敏度分析法筛选出对模拟模型输出结果影响较大的参数作为随机变量,为减少反复调用模拟模型产生的计算负荷... 为分析水文地质参数的不确定性对地下水数值模拟模型输出结果的影响,针对假想算例进行研究。首先建立地下水数值模拟模型。运用灵敏度分析法筛选出对模拟模型输出结果影响较大的参数作为随机变量,为减少反复调用模拟模型产生的计算负荷,分别采用克里格法和BP神经网络方法建立模拟模型的替代模型并比较二者的精度,并选择精度较高的BP神经网络替代模型进行蒙特卡罗模拟。其中,采用BP神经网络方法建立替代模型时,使用三分法算法快速地确定了使替代模型误差最小的隐含层节点数。最后,对随机模拟的结果进行统计分析与区间估计,评价了地下水污染风险。结果表明:在置信水平为90%时,三口观测井浓度的置信区间分别为367.48~415.67、205.12~230.33、118.85~132.82 mg/L。结合风险评估,计算出研究区内一号/二号/三号观测井地下水遭受污染的风险分别为0.66、0.60、0.58,籍此为地下水污染防治提供科学依据。 展开更多

关键词 地下水污染随机模拟 不确定性分析 替代模型 隐含层节点数 风险评估

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基于AR模型与神经网络的核爆与闪电电磁脉冲信号识别 被引量：18

14

作者 李鹏 宋立军 +5 位作者 韩超 郑毅 曹保锋 李小强 张雪芹 梁睿 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期3052-3056,共5页

对平稳随机信号功率谱估计的AR模型,分别利用自相关函数法和Burg算法求该模型系数,作为核爆炸和闪电电磁脉冲信号的特征值;采用BP神经网络作为分类器以及不同的隐含层数和隐含层节点数,对核爆和闪电电磁脉冲实测数据进行识别研究。结果... 对平稳随机信号功率谱估计的AR模型,分别利用自相关函数法和Burg算法求该模型系数,作为核爆炸和闪电电磁脉冲信号的特征值;采用BP神经网络作为分类器以及不同的隐含层数和隐含层节点数,对核爆和闪电电磁脉冲实测数据进行识别研究。结果表明:AR参数模型法对两类信号特征值提取是非常有效的,采用Burg算法来求AR模型参数,其特征值提取效果优于自相关函数法。 展开更多

关键词 参数模型法 神经网络 核爆炸 闪电电磁脉冲 信号识别 network model based 自相关函数法 特征值提取 Burg算法 隐含层节点数 功率谱估计 随机信号 实测数据 模型参数 脉冲信号 分类器 系数 平稳

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基于神经网络的杨树苗木注射针头阻力预测模型研究 被引量：1

15

作者 孙炜 陆一枝 商庆清 《林业机械与木工设备》 2021年第10期32-35,共4页

进行杨树苗木注射时,针头所受阻力与针头粗细和进针量都有关系。针对这种关系,设计了一种3层BP神经网络模型进行拟合预测。并对隐含层不同节点数的预测结果进行对比分析,最后得出,当隐含层节点数为8个时,可以很好的拟合与预测针头所受... 进行杨树苗木注射时,针头所受阻力与针头粗细和进针量都有关系。针对这种关系,设计了一种3层BP神经网络模型进行拟合预测。并对隐含层不同节点数的预测结果进行对比分析,最后得出,当隐含层节点数为8个时,可以很好的拟合与预测针头所受力大小。对开发苗木注射针头具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 苗木注射 BP神经网络 决定系数 隐含层节点数

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