考虑气象因素的敏感型神经网络模型及其应用

摘要：

为充分挖掘资料信息、加快收敛速度,本文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 预测精度

作者: 覃光华 王顺久

作者单位: 四川大学水电学院 成都 610065

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届中国水论坛

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 289-291

在线出版日期: 2007-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）