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敏感型人工神经网络及其在水文预报中的应用
引用本文:覃光华,丁晶,李眉眉,倪长健.敏感型人工神经网络及其在水文预报中的应用[J].水科学进展,2003,14(2):163-166.
作者姓名:覃光华  丁晶  李眉眉  倪长健
作者单位:四川大学水电学院, 四川, 成都, 610065
基金项目:国家自然科学基金资助重大项目(50099620)~~
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。

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
文章编号:1001-6791(2003)02-163-04
收稿时间:2002-01-10
修稿时间:2002年1月10日

Application of an ANNs with sensitive ability to hydrologic forecast
QIN Guang-hua,DING Jing,LI Mei-mei,NI Chang-jian.Application of an ANNs with sensitive ability to hydrologic forecast[J].Advances in Water Science,2003,14(2):163-166.
Authors:QIN Guang-hua  DING Jing  LI Mei-mei  NI Chang-jian
Institution:Department of Hydraulic Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China
Abstract:A new strategy involved in training sample and algorithm for networks weights is put forward in this paper in order to fully seek information of original data and expedite convergence rate.A forgetting factor and an expecting factor varying with time are designed into training. On the other hand, an exponential energy function is introduced for forming a new algorithm to modify the weights of ANNs.Two case studies are presented.The results show that the suggested strategy is reasonable and functional.
Keywords:forgetting factor  expecting factor  exponential energy function  hydrologic forecast  artificial neural network
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