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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

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.
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.
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.
Citation: 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.

敏感型人工神经网络及其在水文预报中的应用

基金项目: 国家自然科学基金资助重大项目(50099620)
详细信息
    作者简介:

    覃光华(1975- ),女,重庆人,四川大学博士研究生,主要从事水文预报的研究.

  • 中图分类号: P33;TV213.4

Application of an ANNs with sensitive ability to hydrologic forecast

Funds: The project is supported by National Natural Science Foundation of China(No.50099620).
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2002-01-10
  • 修回日期:  2002-05-20
  • 刊出日期:  2003-03-25

敏感型人工神经网络及其在水文预报中的应用

    基金项目:  国家自然科学基金资助重大项目(50099620)
    作者简介:

    覃光华(1975- ),女,重庆人,四川大学博士研究生,主要从事水文预报的研究.

  • 中图分类号: P33;TV213.4

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。

English Abstract

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.
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.
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.
Citation: 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.
参考文献 (10)

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