【摘 要】
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本文采用一种名为"时间差分"的方法计算神经网络权重.该算法是以相续时间预测值的差值来指导学习,与利用预测值与实际输出值的误差来修正模型内部参数的传统做法完全不同.它能较好地减少过拟合的程度,较之有教师值指导的学习其预测性能更好.从两个不同性质的河道洪水流量预报实例中也可看出,该模型合理、可行,具有较好的适应性和预报精度.
【机 构】
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四川大学,水利水电学院,成都,610065
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本文采用一种名为"时间差分"的方法计算神经网络权重.该算法是以相续时间预测值的差值来指导学习,与利用预测值与实际输出值的误差来修正模型内部参数的传统做法完全不同.它能较好地减少过拟合的程度,较之有教师值指导的学习其预测性能更好.从两个不同性质的河道洪水流量预报实例中也可看出,该模型合理、可行,具有较好的适应性和预报精度.
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