【摘 要】
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针对传统BP神经网络进行环境污染预测时存在预测误差大、泛化能力弱和收敛速度慢等不足,提出了用最大熵原则代替传统BP神经网络均方差准则,推导最大熵原则下神经网络连接权值
【机 构】
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火箭军工程大学核工程学院,陆军勤务学院
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针对传统BP神经网络进行环境污染预测时存在预测误差大、泛化能力弱和收敛速度慢等不足,提出了用最大熵原则代替传统BP神经网络均方差准则,推导最大熵原则下神经网络连接权值和阈值调整公式,建立了最大熵BP神经网络.最后利用氡浓度监测数据在Matlab平台进行了仿真实验,结果表明:改进模型的平均预测误差为5.22%,低于传统BP神经网络,同时具有预测结果可靠和泛化能力强的优点,可以较好地用于环境氡浓度预测研究.
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