时间差分神经网络模型及其应用

摘要：

本文采用一种名为”时间差分”的方法计算神经网络权重.该算法是以相续时间预测值的差值来指导学习,与利用预测值与实际输出值的误差来修正模型内部参数的传统做法完全不同.它能较好地减少过拟合的程度,较之有教师值指导的学习其预测性能更好.从两个不同性质的河道洪水流量预报实例中也可看出,该模型合理、可行,具有较好的适应性和预报精度.

关键词： 神经网络 时间差分法 洪水预报

作者: 覃光华 丁晶

作者单位: 四川大学,水利水电学院,成都,610065

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国水论坛第四届学术研讨会

会议地点: 郑州

会议语种:中文

页码: 347-350

在线出版日期: 2006-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）