关键词 G MDH 神经网络算法;初始变量预选;中间变量;终止法则;变形预测 中图分类法:T D137 文献标识码:A G MD H NN AL GO R I TH M AN D I TS APPL I CAT I O N IN D EFO R M AT I O N FO RECAST ING Pan Guor ong 1,2)and Gu Chuan 1)1)D epa rt m ent of Surveying an...
2001 基于自组织理论的 GMDH 神经网络算法及应用刘光中1, 颜科琦1, 康银劳2(1. 四川大学管理科学与工程系, 成都 610065)(21 西南交通大学经济管理学院, 成都 610031)摘要: 本文在自组织控制论的基础上提出了 成组数据处理的神经网络算法—GMDH 算法, 通过寻找最优复杂性, 实现变量的自动筛选并得到明确的模型结...
神经网络算法是基于神经元之间的连接模型进行计算的数学算法。这些算法通过模拟人脑神经元的连接方式,建立一个由许多神经元相互连接而成的网络,用于数据的处理和预测。神经网络算法具有强大的表征学习能力、模式识别能力和自适应能力,可以自动地识别和预测各种复杂的模式和关系。GMDH神经网络与神经网络算法的结合,拓展了人工...
GMDH神经网络算法初始变量预选中间变量终止法则变形预测针对GMDH神经网络存在的不足,分别从网络初始变量预选个数的确定,部分表达式构成,中间 变量选择准则,终止法则等方面进行改进,并且用Matlab语言编程实现之.将改进之后的GMDH神经网络应用于非线性变形数据预测之中,并且将短期以及 长期预测结果与BP神经网络以及GMDH神经网络...
基于自组织理论的自组织多项式网络算法 GMDH算法梯度算法自组织多项式网络是采用神经网络的思路结合生物控制论和自组织特征映射理论而导出的一种新型网络算法,该算法在寻求模型参数的最优组合上的自组织特征... 汪徐焱,胡文艳 - 《系统工程理论与实践》 被引量: 0发表: 1999...
神经网络结构具有以下三个特点:神经元之间全连接,并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出,导致得到的权重矩阵相对称,故可节约计算量。 在输入的激励下,其输出会产生不断的状态变化,这个反馈过程会一直反复进行。 假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络,则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小,一...
GMDH神经网络算法初始变量预选中间变量终止法则变形预测针对GMDH神经网络存在的不足,分别从网络初始变量预选个数的确定,部分表达式构成,中间变量选择准则,终止法则等方面进行改进,并且用Matlab语言编程实现之.将改进之后的GMDH神经网络应用于非线性变形数据预测之中,并且将短期以及长期预测结果与BP神经网络以及GMDH神经网络得到...
GMDH神经网络算法初始变量预选中间变量终止法则变形预测Aiming at several defects of GMDH NN(neural network),this paper has done some improvements on the aspects of preselection of initial variables number,constitute of partial expression,choice criterion of middle variables,stopping principle,and realized it...
学习算法GMDH自组织从简要归纳与分析现有的神经网络模型的角度出发,讨论了GMDH网络模型的结构,特点及其输入输出关系.提出了一种基于GMDH模型的神经网络学习算法,详细阐述了该算法的主要设计思想与实现过程,并就算法停止准则和网络最佳层数问题进行了仿真研究.实践表明,该算法自组织性强,表现出了较好的泛化能力和稳定性....
GMDH神经网络自组织最优复杂性电力消费本文在自组织控制论的基础上提出了成组数据处理的神经网络算法一GMDH算法,通过寻找最优复杂性,实现变量的自动筛选并得到明确的模型结构.文章还给出了GMDH网络用于分析和预测四川省电力需求状况的一个实例.刘光中四川大学管理科学与工程系颜科琦...