基于LM算法的模糊优选神经网络模型
【摘要】：针对传统模糊优选神经网络模型训练速度慢、训练结果易陷入局部最小解的缺点,提出了基于LM算法的模糊优选神经网络模型且对传递函数进行了改进,并预测分析了黄河内蒙段的三湖河口站和巴彦高勒站冰情。实例结果表明,改进模型训练速度更快、训练预测结果更优。
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刘长吉;陈建生;陈亮;;应用模糊优选BP网络模型研究龙羊峡水电站坝区地下水渗流场[J];中国水运(学术版);2006年11期 |
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柴春岭;陈守煜;;模糊优选神经网络模型在泥石流平均流速预测中应用研究[J];大连理工大学学报;2008年06期 |
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刘艳丽;袁晶瑄;周惠成;;径流中长期预报模糊优选神经网络模型应用研究[J];大连理工大学学报;2008年03期 |
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熊德琪,殷佩海;多阶段系统多目标优化的模糊优选动态规划方法及应用[J];中国工程科学;2000年09期 |
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陈周钦,李明惠,卢晓春;多目标模糊优选决策方法在投资方案中的应用[J];广西交通科技;2002年03期 |
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罗谷怀,施玉群,袁文阳;大坝安全改造顺序模糊优选方法[J];中国农村水利水电;1997年04期 |
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张伟东,纪昌明,王丽萍,付湘;模糊优选决策模型在水电站群容量分配中的应用[J];水电能源科学;2004年01期 |
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