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模糊优选递归神经网络模型及其在水利水电投资项目评价中的应用 被引量:1

Application of Recurrent Neural Network with Fuzzy Optimum Selection to Hydropower Investment Projects
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摘要 在模糊优选BP神经网络模型上,加入反馈信号及偏差单元,生成递归神经网络.其基本思想是通过对前馈神经网络中加入附加的、内部的反馈通道来增加网络本身处理动态信息的能力.将该模型用于水电投资项目的评价,所得结果与其它方法所得结果相比较,对该方法用于水利水电投资项目的评价的有效性进行了说明. Recurrent neural network is generated by adding the feedback and the bias element to BP neural network model of fuzzy optimization, whose basic idea is to increase the network's ability to process dynamic information through adding extra and internal feedback channels to feedforward neural network. This paper compares the results from the application of the model in hydropower investment projects with those from other method, and explains the effectiveness of using this model in hydropower investment projects.
作者 李兵
出处 《重庆工学院学报》 2006年第2期138-142,共5页 Journal of Chongqing Institute of Technology
关键词 模糊优选BP神经网络 递归神经网络 偏差单元 水利水电投资项目 评价 fuzzy optimum BP Neural Nefwork recurrent neural network bias element hydropower investment project evaluation
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献16

共引文献40

同被引文献2

  • 1武美先,张学良,温淑花,李海楠.BP神经网络及其改进[J].太原科技大学学报,2005,26(2):120-125. 被引量:37
  • 2Martin R,Heinrich B A. Direct Adaptive Mathod for Faster Back-propagation Learning: The RPROP Algorithrm[ C]//Proceedings of the IEEE Internetional Conference On Neural Net-works. New York: IEEE Press, 1993: 586 - 591.

引证文献1

二级引证文献23

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