【摘 要】
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针对静态模糊神经网络的局限性,提出了在线动态建模的模糊神经网络方法.当新增样本进入训练集之后,根据新样本对模型的贡献大小,在已有模型的基础上进行动态修正,这样可以减
【机 构】
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武汉大学测绘学院,武汉大学灾害监测与防治研究中心,山东科技大学地球信息科学与工程学院
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针对静态模糊神经网络的局限性,提出了在线动态建模的模糊神经网络方法.当新增样本进入训练集之后,根据新样本对模型的贡献大小,在已有模型的基础上进行动态修正,这样可以减少建模的计算时间.新方法实现了增加样本而矩阵阶数不增加,避免了矩阵求逆运算,理论上可以提高计算效率.实例表明动态模糊神经网络方法是可行的,可实现持久预报,具有较强的适应能力和较高的预报精度,可应用于在线实时变形预报及相关领域.
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