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AGO-BP神经网络预测建模及工程应用研究
  • ISSN号:1003-3033
  • 期刊名称:《中国安全科学学报》
  • 时间:0
  • 分类:N941.1[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构:[1]河北工程大学资源学院,河北邯郸056021, [2]中国矿业大学环测学院,江苏徐州220186
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(40774010),国家教育部博士点基金资助项目(20040290503)特约专稿
中文摘要:

针对BP神经网络及各类改进的神经网络模型进行预测易出现收敛陷入局部极小点、网络震荡大、预测值可信度不高等问题,本文提出建立AGO-BP神经网络预测模型观点,并建立了实际应用模型。通过两个实例及多次反复验证,结果显示该模型具有较高的预测精度,且可以比较有效地避免上述问题,该模型具有一定的工程应用价值。

英文摘要:

The thinking of building AGO- BP neural network model and models for the practical applica- tion based on preprocessing the measure data to reveal obviously the internal rules as the start were given aiming at exiting issues of BP neural network and various improved neural network to forecast something, including convergence of the local minimal points, the network frequent shocks, poor reliability of forecasting results. The results indicated that the model was proven to be a certain engineering application value through two actual examples.

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期刊信息
  • 《中国安全科学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国职业安全健康协会
  • 主编:徐德蜀
  • 地址:北京市东城区和平里九区甲4号安信大厦A306室
  • 邮编:100013
  • 邮箱:csstlp@263.net
  • 电话:010-64464782
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-3033
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2865/X
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国科技论文统计用刊,第一届中国科协期刊优秀学术论文奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:31001