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引入惩罚收益因素OIF Elman神经网络及其应用
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]长春税务学院计算机科学与技术系,吉林长春130117, [2]长春工业大学信息传播工程学院,吉林长春130012, [3]吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春130012
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60373099);吉林省社会科学基金项目(2007234);长春税务学院院级项目(2006016)
中文摘要:

通过在OIF Elman(Output.Input Feedback Elman)神经网络模型中引入惩罚收益因素,提出了一种基于OIF Elman神经网络的改进模型。并将其用于大气质量的预测和评价。实验模拟结果证明,引入惩罚收益因素OIF Elman模型能够明显提高网络的预测精度,具有极佳的逼近性能,所得预测数据和评价结果与实际结果基本吻合。利用该模型对大气质量进行预测和评价是可行而有效的,具有较好的应用潜能;并为大气环境整治规划提供了一种新的技术和方法。

英文摘要:

The improved OIF Elman neural network was proposed to assess and forecast the atmospheric quality by introducing the direction profit factor to the OIF Elman neural network, Simulations show that the proposed model can obviously improve the prediction precision of OIF Elman neural network and it has the character of the better approach performance, Therefore the improved model is feasible and effective, which has greatly potential in the field of forecasting and assessment the atmospheric quality. The improved OIF Elman neural network developed can provide a novel technology and effective method for environmental renovating.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049