發(fā)布時間：2018-05-10 22:09

  本文選題：Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 梯度下降��； 參考：《現(xiàn)代防御技術(shù)》2017年01期

【摘要】：為提高傳統(tǒng)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性能,通過增加輸出層與承接層之間的反饋環(huán)節(jié),提出了一種新的改進(jìn)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用梯度下降原理對其學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了推導(dǎo)。同時引入附加動量和變學(xué)習(xí)率算法,建立了基于改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法,并將其應(yīng)用于電子元件性能參數(shù)的預(yù)測中。仿真實(shí)驗(yàn)證明,相比于BP和傳統(tǒng)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),改進(jìn)后的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速率快,預(yù)測精度高,具有良好的動態(tài)性能。由此可見,改進(jìn)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在對具有非線性時序特征參數(shù)的預(yù)測中,具有良好的應(yīng)用前景。
[Abstract]:In order to improve the dynamic performance of the traditional Elman neural network, a new improved Elman neural network model is proposed by adding feedback links between the output layer and the receiving layer, and its learning algorithm is deduced by the gradient descent principle. At the same time, the algorithm of additional momentum and variable learning rate is introduced, and the prediction method based on improved Elman neural network is established and applied to the prediction of the performance parameters of electronic components. The simulation results show that compared with BP and traditional Elman neural networks, the improved Elman neural networks have fast training rate, high prediction accuracy and good dynamic performance. It can be seen that the improved Elman neural network model has a good application prospect in predicting the characteristic parameters of nonlinear time series.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院七系;海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊(duì);
【分類號】：TN60;TP183

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 湯寶平;習(xí)建民;李鋒;;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷[J];計算機(jī)集成制造系統(tǒng);2010年10期

2 黨小超;郝占軍;;基于改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J];計算機(jī)應(yīng)用;2010年10期

3 劉華春;;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市決策模型[J];計算機(jī)應(yīng)用;2009年S1期

4 鄒心遙;姚若河;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子元器件壽命預(yù)測[J];微電子學(xué)與計算機(jī);2009年01期

5 徐廷學(xué);甄偉;陳紅;彭軍;;基于Bayes理論的導(dǎo)彈貯存可靠性試驗(yàn)研究[J];海軍航空工程學(xué)院學(xué)報;2006年06期

6 陳小明;洪軍;閻海紅;盧秉恒;;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振鏡掃描系統(tǒng)誤差校正技術(shù)研究[J];西安交通大學(xué)學(xué)報;2006年05期

7 侯福均,吳祈宗;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鐵路客運(yùn)市場時間序列預(yù)測中的應(yīng)用[J];運(yùn)籌與管理;2003年04期

8 時小虎,梁艷春,徐旭;改進(jìn)的Elman模型與遞歸反傳控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];軟件學(xué)報;2003年06期

9 王常虹,高曉智,徐立新,莊顯義;一種改進(jìn)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[J];電子科學(xué)學(xué)刊;1997年06期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 孫云聰;萬華;;Elman和BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于航空訓(xùn)練彈藥需求預(yù)測的對比研究[J];艦船電子工程;2017年03期

2 黃偉;謝威;付家興;;混合粒子群OIF-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識[J];山東工業(yè)技術(shù);2017年05期

3 楊祺煊;;基于主成分分析與GA-BP網(wǎng)絡(luò)的鐵路客運(yùn)量預(yù)測研究[J];軍事交通學(xué)院學(xué)報;2017年02期

4 呂衛(wèi)民;肖陽;徐珂文;江式偉;;基于改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子元件性能預(yù)測[J];現(xiàn)代防御技術(shù);2017年01期

5 丁春莉;李林森;;和聲搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J];微型電腦應(yīng)用;2017年01期

6 崔守娟;張西良;徐云峰;粟強(qiáng);孫祥;張宇;;基于LS-SVM的螺旋定量加料預(yù)測及試驗(yàn)研究[J];排灌機(jī)械工程學(xué)報;2016年12期

7 王曉潔;;基于Elman遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價的短期預(yù)測[J];新鄉(xiāng)學(xué)院學(xué)報;2016年09期

8 畢殿杰;張子振;余永紅;張林;;基于改進(jìn)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型[J];河北科技師范學(xué)院學(xué)報;2016年03期

9 黃震;蔡昭權(quán);鐘錫武;;小波分析和相關(guān)向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量混沌預(yù)測[J];微電子學(xué)與計算機(jī);2016年09期

10 余匯;鞠文煜;馬雙云;;航空發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)子故障特征提取方法研究[J];無線互聯(lián)科技;2016年16期

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 遲軍;陳廉清;楊超珍;;基于小波包分析和Elman網(wǎng)絡(luò)的切削表面粗糙度預(yù)測方法[J];中國機(jī)械工程;2010年07期

2 劉華春;;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市決策模型[J];計算機(jī)應(yīng)用;2009年S1期

3 王俊松;;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量建模及預(yù)測[J];計算機(jī)工程;2009年09期

4 李輝;鄭海起;楊紹普;;基于EMD和Teager能量算子的軸承故障診斷研究[J];振動與沖擊;2008年10期

5 余健;郭平;;基于改進(jìn)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價預(yù)測模型[J];計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2008年03期

6 王宏偉;楊先一;金文標(biāo);;基于Elman網(wǎng)絡(luò)的時延預(yù)測及其改進(jìn)[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年06期

7 宋軍;楊凌;程素芝;;基于引入技術(shù)指標(biāo)的Elman網(wǎng)絡(luò)的股市預(yù)測[J];甘肅科學(xué)學(xué)報;2007年04期

8 劉杰;黃亞樓;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J];計算機(jī)應(yīng)用;2007年07期

9 韓旭明;祝明;紀(jì)澍琴;韓志明;;OIF Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股市綜合指數(shù)預(yù)測中的應(yīng)用[J];長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年02期

10 徐留興;梁川;秦遠(yuǎn)清;;改進(jìn)的Elman模型在紫坪鋪月徑流預(yù)測中的應(yīng)用[J];四川大學(xué)學(xué)報(工程科學(xué)版);2006年03期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 謝慶國,萬淑蕓,趙金;一種Elman回歸網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計方法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2002年03期

2 林相波,邱天爽;固定結(jié)構(gòu)單元權(quán)值對基本Elman網(wǎng)絡(luò)性能影響[J];大連理工大學(xué)學(xué)報;2004年05期

3 吳微;徐東坡;李正學(xué);;Convergence of gradient method for Elman networks[J];Applied Mathematics and Mechanics(English Edition);2008年09期

4 任雪梅,陳杰,龔至豪,竇麗華;改進(jìn)Elman網(wǎng)絡(luò)的逼近性質(zhì)研究(英文)[J];Journal of Beijing Institute of Technology(English Edition);2002年01期

5 王攀,蘇智,馮珊;局部回歸Elman網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的注記[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(信息與管理工程版);2002年02期

6 田燕;康海英;唐力偉;鄭海起;;一種改進(jìn)的Elman網(wǎng)絡(luò)及其在載荷識別中的應(yīng)用[J];機(jī)械強(qiáng)度;2006年S1期

7 金宇華;羅沛蘭;扶名福;楊國泰;;Elman網(wǎng)絡(luò)和綜合關(guān)聯(lián)度在風(fēng)機(jī)診斷中的應(yīng)用[J];微計算機(jī)信息;2008年10期

8 楊凌;宋軍;金強(qiáng);;一種引入混沌機(jī)制的新型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[J];計算機(jī)應(yīng)用;2009年02期

9 張秀玲;趙文保;李少清;徐騰;;基于人工蜂群算法的Elman網(wǎng)絡(luò)板形預(yù)測[J];沈陽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年03期

10 ;NONLINEAR STABLE ADAPTIVE CONTROL BASED UPON ELMAN NETWORKS[J];Applied Mathematics:A Journal of Chinese Universities;2000年03期

相關(guān)會議論文 前10條

1 ;Study of PID Elman Neural Network and Its Application in Dynamical Systems Identification[A];第二十四屆中國控制會議論文集（下冊）[C];2005年

2 ;Identification of dynamic nonlinear systems using recurrent neural networks[A];第十九屆中國控制會議論文集（一）[C];2000年

3 蘇剛;王玲玲;徐永生;;基于改進(jìn)Elman網(wǎng)絡(luò)的燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測[A];第十七屆全國過路控制會議論文集[C];2006年

4 趙建玉;高慧;賈磊;;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測模型[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

5 郭式偉;呂建;張秀蘭;;基于改進(jìn)Elman網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測[A];全國暖通空調(diào)制冷2008年學(xué)術(shù)年會資料集[C];2008年

6 符利勇;何錚;唐守正;劉應(yīng)安;;基于改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的林隙大小預(yù)測模型[A];第九屆中國林業(yè)青年學(xué)術(shù)年會論文摘要集[C];2010年

7 WenJie Wu;DaGui HUANG;Zheng DONG;;Fault Diagnosis of the Aeroengine Based on Neural Network and D-S Evidence Theory[A];Proceedings of 2011 International Conference on Computer Science and Information Technology(ICCSIT 2011)[C];2011年

8 孟令啟;張洛明;韓麗麗;馬金亮;黃其柏;;基于MATLAB的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中厚板軋機(jī)寬展預(yù)測中的應(yīng)用[A];第二屆中國CAE工程分析技術(shù)年會論文集[C];2006年

9 ;Battery State-Of-Charge Estimation in Electric Vehicle Using Elman Neural Network Method[A];第二十九屆中國控制會議論文集[C];2010年

10 邰新軍;陸建榮;;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的炮兵戰(zhàn)場目標(biāo)價值分析[A];2011年全國電子信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 時小虎;Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與進(jìn)化算法的若干理論研究及應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2006年

2 王麗敏;計算智能改進(jìn)方法及其在金融與環(huán)境領(lǐng)域中的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 林鵬;冷軋APC系統(tǒng)智能控制器設(shè)計與實(shí)驗(yàn)研究[D];燕山大學(xué);2015年

2 曹芙;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及優(yōu)化算法的混合模型的研究及應(yīng)用[D];蘭州大學(xué);2015年

3 劉超;429例直腸惡性腫瘤基于SVM和Elman的單病種醫(yī)療費(fèi)用預(yù)測模型研究與應(yīng)用[D];昆明醫(yī)科大學(xué);2015年

4 許菲菲;基于Elman網(wǎng)絡(luò)溫度預(yù)測模型的差壓氣密性檢測方法研究[D];中國計量學(xué)院;2015年

5 宋菁華;高爐冶煉過程的多尺度特性與硅含量預(yù)測方法研究[D];浙江大學(xué);2016年

6 王柳;基于復(fù)合特性Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

7 周展;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的風(fēng)電最大功率點(diǎn)追蹤的研究[D];湖南大學(xué);2016年

8 關(guān)福生;基于GIF Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸油管道工況辨識技術(shù)的研究[D];東北大學(xué);2011年

9 黃艷南;基于Elman橋梁損傷識別與監(jiān)測數(shù)據(jù)處理研究[D];東北大學(xué);2014年

10 艾靜;基于GA-Elman預(yù)測模型的網(wǎng)絡(luò)輿情研究[D];華中師范大學(xué);2013年

，

本文編號：1871119