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针对BP小波神经网络模型易陷入局部极小和收敛速度慢等问题,结合Morlet小波函数、训练样本数量进行权值和阈值设置,引进隐含层饱和度并构建新的误差函数,以此提高模型收敛速度和预测效果。从模型精度、后验差比值和训练次数这三个指标进行对比分析。结果表明,改进的模型预测效果更满意。
改进的BP小波神经网络预测模型应用研究
【摘 要】
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针对BP小波神经网络模型易陷入局部极小和收敛速度慢等问题,结合Morlet小波函数、训练样本数量进行权值和阈值设置,引进隐含层饱和度并构建新的误差函数,以此提高模型收敛速
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院
【出 处】
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甘肃科学学报
【发表日期】
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2016年5期
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