敏感型人工神经网络及其在水文预报中的应用

• 作者: 丁晶 倪长健 李眉眉 覃光华
• 来源期刊: 水科学进展
• 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
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 页码范围: 163-166
• 页数: 4页
• 分类号: P33|TV213.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-6791.2003.02.007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁晶	四川大学水电学院	208	8759	49.0	86.0
2	覃光华	四川大学水电学院	50	477	12.0	20.0
3	李眉眉	四川大学水电学院	11	166	7.0	11.0
4	倪长健	四川大学水电学院	8	306	6.0	8.0