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基于熵值法的BP网络输入变量加权分层方法研究

张小峰 袁晶

张小峰, 袁晶. 基于熵值法的BP网络输入变量加权分层方法研究[J]. 水科学进展, 2005, 16(2): 263-267.
引用本文: 张小峰, 袁晶. 基于熵值法的BP网络输入变量加权分层方法研究[J]. 水科学进展, 2005, 16(2): 263-267.
ZHANG Xiao-feng, YUAN Jing. Weight analysis based on the information entropy research on the inputs of ANN[J]. Advances in Water Science, 2005, 16(2): 263-267.
Citation: ZHANG Xiao-feng, YUAN Jing. Weight analysis based on the information entropy research on the inputs of ANN[J]. Advances in Water Science, 2005, 16(2): 263-267.

基于熵值法的BP网络输入变量加权分层方法研究

基金项目: 国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2003CB415203);国家自然科学基金资助项目(50279035)
详细信息
    作者简介:

    张小峰(1962- ),男,浙江嵊洲人,教授,主要从事水力学及河流动力学研究.E-mail:yj790902@sina.com

  • 中图分类号: TV147

Weight analysis based on the information entropy research on the inputs of ANN

Funds: The study is financially supported by the Basic Research Program of China (2003CB415203) and the National Natural Science Foundation of China (No.50279035).
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2003-11-24
  • 修回日期:  2004-03-30
  • 刊出日期:  2005-03-25

基于熵值法的BP网络输入变量加权分层方法研究

    基金项目:  国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2003CB415203);国家自然科学基金资助项目(50279035)
    作者简介:

    张小峰(1962- ),男,浙江嵊洲人,教授,主要从事水力学及河流动力学研究.E-mail:yj790902@sina.com

  • 中图分类号: TV147

摘要: 当BP网络模型的输入变量包括多个类别时,如果其中几类变量的个数远多于其它类别的变量,变量多的这几类会削弱其它类变量对输出变量的影响,导致模型预报误差增大。提出BP网络输入变量加权分层的改进方法。根据熵值法模型对每个类别包含的所有变量按其重要程度加权平均,得到代表各类的综合影响指标,将这些综合影响指标作为BP网络模型的输入变量得到模型预报结果。改进后的模型更全面合理地考虑了各类输入变量的变化对输出变量的影响,发展了神经网络的应用理论。实例计算表明,模型预报精度得到明显提高。

English Abstract

张小峰, 袁晶. 基于熵值法的BP网络输入变量加权分层方法研究[J]. 水科学进展, 2005, 16(2): 263-267.
引用本文: 张小峰, 袁晶. 基于熵值法的BP网络输入变量加权分层方法研究[J]. 水科学进展, 2005, 16(2): 263-267.
ZHANG Xiao-feng, YUAN Jing. Weight analysis based on the information entropy research on the inputs of ANN[J]. Advances in Water Science, 2005, 16(2): 263-267.
Citation: ZHANG Xiao-feng, YUAN Jing. Weight analysis based on the information entropy research on the inputs of ANN[J]. Advances in Water Science, 2005, 16(2): 263-267.
参考文献 (10)

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