一种过程神经元网络模型及其在动态预测中的应用

• 作者: 刘显德 刘立伟 周继 许少华
• 来源期刊: 大庆石油学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性动态系统 过程神经元网络 预测模型 学习算法 应用
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 107-110
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3077字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4107.2008.04.030

摘要

针对非线性动态系统过程预测问题,提出一种满足时变信号预测机制的过程神经元网络模型.该网络模型的输入/输出以及连接权均可以是时变函数,其空间、时间聚合运算能同时反映时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的阶段时间累积效应.通过对训练函数样本集的学习,网络可自动辨识动态系统的信息变换特性和输入输出关系,在机制上对时变信号预测问题具有良好的适应性.给出基于函数基展开结合LMs的学习算法,仿真实验结果验证了模型和算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许少华	大庆石油学院计算机与信息技术学院	68	929	15.0	27.0
2	刘显德	大庆石油学院计算机与信息技术学院	12	106	4.0	10.0
3	刘立伟		4	10	2.0	3.0
4	周继	大庆石油学院计算机与信息技术学院	2	13	2.0	2.0