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几种改进BP算法的性能比较 总被引:17,自引:1,他引:17
对ABPM、L-M、HBP三种改进的BP算法的原理进行了研究,通过仿真计算,人统计角度对它们在分类问题、逼近问题随两方面的收敛速度、收敛精度等特性进行了分析比较,并对三种算法中影响网络收敛在因素进行了探讨,为使用者选择适合自己的高性能算法提供了参考。 相似文献
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一种广义预测模型的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
传统的预测方法存在着难以全面考虑影响因素,其中包括算法复杂、精度较差、实时应用等缺点,针对供热、空调、电力、供水等系统的负荷既受到环境因素等模拟量的影响,又受到节假日、上下班等开关量影响的特点,将模拟人脑逻辑思维的模糊技术与模拟人脑自学习的神经网络技术相结合的模糊神经网络引入到负荷的预测中,提出了一种新型的基于模糊神经网络的预测模型,并对输入量的选择进行了详细的分析,既考虑了历史数据的影响,又考虑了突发事件的作用,获得了较快的预测速度和较高的预测精度。 相似文献
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基于BP网络的空调负荷预报建模方法的研究 总被引:7,自引:1,他引:6
对用BP网络进行逐时空调节负荷的建模方法进行了研究。提出了两种类型负荷预报模型,基于建筑模型辩识的负荷预报法和基于时间序列的负荷预报法。并分四种具体情况进行了分析,了一种较为适合的负荷预报方法,这对于蓄冷空调系统优化控制的实施具有重要的意义。 相似文献
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前向神经网络学习算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用优化算法中的信赖域法,选取了合适的计算模型,并具有全局收敛性、收敛快速性。BP网络学习算法对异或问题、逼近问题进行的具有统计意义的仿真,表明了该算法的有效性及对样本数量变化不敏感的特性。 相似文献
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