基于PLS的Elman神经网络算法研究

• 作者: 丁世飞 苏春阳 许新征 贾伟宽
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: Elman神经网络 偏最小二乘法 PLS-Elman算法 主成分分析
• 年，卷（期）: 2010,（z1）
• 页码范围: 71-75
• 分类号: TP183
• 字数: 3421字
• 语种: 中文

摘要

针对特征变量多的小样本,结合偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)法则原理与Elman神经网络结构性质,提出基于PLS的Elman神经网络算法(PLS-Elman).新算法通过PLS对高维小样本进行特征降维时,顾及了与因变量的相关程度,所得到的数据进行网络训练和仿真,明显的简化了网络结构,且可得较精确的网络模型.通过实例分析,结果表明新算法提高了网络的收敛速度、预测的精准率,证明新算法提高网络处理问题的效率.同时为便于验证新算法的有效性,与基于主成分分析(Principal Component Analys,PCA)的Elman神经网络算法(PCA-Elman)进行了比较,PLS-Elman算法有明显的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁世飞	中国矿业大学计算机科学与技术学院	83	2735	17.0	52.0
5	许新征	中国矿业大学计算机科学与技术学院	34	716	11.0	26.0
6	苏春阳	中国矿业大学计算机科学与技术学院	5	39	3.0	5.0
7	贾伟宽	中国矿业大学计算机科学与技术学院	3	379	3.0	3.0