基于均值函数新息加权的神经网络趋势预测的方法研究

• 作者: 徐小力 徐杨梅 王涛
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 旋转机组 趋势预测 均值函数 新息加权的神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 262-264
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2005.03.024

摘要

当前旋转机组状态预测神经网络的应用中,存在着对新数据强调不足的缺陷,为了弥补原有的神经网络存在的缺陷,提出了一种新的神经网络预测方法,即基于均值函数新息加权的神经网络预测方法.依据时间序列数据的新旧程度对预测值贡献的大小,通过均值函数赋给输入数据不同的权值系数,提高了神经网络的预测精度.在旋转机组状态预测中能取得较为理想的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐小力	北京机械工业学院机电测控北京市重点实验室	127	998	16.0	27.0
2	徐杨梅	北京机械工业学院机电测控北京市重点实验室	5	41	3.0	5.0
3	王涛	北京机械工业学院机电测控北京市重点实验室	11	63	5.0	7.0