基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型

• 作者: 杜晓亮 蒋志方 谭业浩
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 样本 自组织竞争网络 BP神经网络 空气质量
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 理论科学研究
• 页码范围: 167-170
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.21.049

摘要

根据实际应用中神经网络训练样本通常具有内在特征和规律性,提出一种基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型.通过自组织竞争网络的聚类特征,改善样本训练对BP网络性能的影响.BP神经网络采用收敛速度较快和误差精度较高的动量-自适应学习速率调整算法.并通过基于这种模型的空气质量预测实验,表明基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型首先会提高收敛速度,其次会减少陷入局部最小的可能.提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋志方	山东大学计算机科学与技术学院	19	196	8.0	14.0
2	杜晓亮	山东大学计算机科学与技术学院	3	28	3.0	3.0
3	谭业浩	山东大学计算机科学与技术学院	2	21	2.0	2.0