引入惩罚收益因素OIF Elman神经网络及其应用

• 作者: 李明 韩旭明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 输入/输出反馈Elman神经网络 惩罚收益因素 预测 评价
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 233-235
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.06.076

摘要

通过在OIF Elman (Output-Input Feedback Elman)神经网络模型中引入惩罚收益因素,提出了一种基于OIF Elman神经网络的改进模型,并将其用于大气质量的预测和评价.实验模拟结果证明,引入惩罚收益因素OIF Elman模型能够明显提高网络的预测精度,具有极佳的逼近性能,所得预测数据和评价结果与实际结果基本吻合.利用该模型对大气质量进行预测和评价是可行而有效的,具有较好的应用潜能;并为大气环境整治规划提供了一种新的技术和方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明	长春税务学院计算机科学与技术系	6	31	3.0	5.0
2	韩旭明	长春工业大学信息传播工程学院	18	87	6.0	7.0