基于信息熵加权的Elman神经网络状态趋势预测

陈涛; 徐小力; 王少红

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基于信息熵加权的Elman神经网络状态趋势预测

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为克服预测神经网络输入值对网络输出预测值贡献程度基本等同的缺陷,提出一种信息熵加权的神经网络智能预测方法.提出信息熵权值的计算方法和延时重构的加权前处理方法,并以Elman神经网络为基础,构建基于信息熵加权Elman神经网络的预测模型.烟气轮机状态趋势预测实例表明,基于信息熵加权Elman神经网络预测方法的预测效果较好,为状态趋势预测提供了一种新方法.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2011年第6期|26-29|共4页
作者
陈涛; 徐小力; 王少红;
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作者单位

北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室,北京100192;

北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室,北京100192;

北京理工大学机械与车辆学院,北京100081;

北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室,北京100192;

北京理工大学机械与车辆学院,北京100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械运行与维修;人工神经网络与计算;
关键词
趋势预测; 神经网络; 信息熵加权; 延迟重构;

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