人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其應(yīng)用.pdf

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的關(guān)鍵在于建立一個既有一定理論基礎(chǔ)又具適用性的網(wǎng)絡(luò)模型.這涉及到三個主要方面.(1)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)選;(2)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的合理確定;(3)信息的充分利用.該論文正是基于以上三個方面的考慮,結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在水文預(yù)報及電力系統(tǒng)負荷預(yù)測中的應(yīng)用,進行了較系統(tǒng)的探索,取得了以下具有創(chuàng)新意義的研究成果.(1)在網(wǎng)絡(luò)算法中,提出一種自適應(yīng)的BP算法,該方法能有效的抑制網(wǎng)絡(luò)陷于局部極小并縮短了學習時間.提出一種敏感型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模

2、型在對權(quán)值的調(diào)整過程中采用指數(shù)型能量函數(shù),以加快網(wǎng)絡(luò)的學習收斂速度.開創(chuàng)性地利用時間差分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來訓練網(wǎng)絡(luò)權(quán)重.首次采用兩種不同的手段將卡爾曼濾波技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合.(2)首次在水文中建立帶偏差單元的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu),兩個偏差節(jié)點分別加在隱層和輸出層上.隱層節(jié)點不僅接收來自輸入層的輸出信號,還接收隱層節(jié)點自身的一步延時輸出信號,加強了對過去的輸入信息的存儲,因此該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)反映了前后時段水文變量的相關(guān)特性,大大增強了網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)