记忆神经网络洪水预报方法研究

提出一种用于时间序列预测的有网络内部反馈，并按误差学习规则学习的记忆递归神经网络（ＭＲＮＮＭｅｍｏｒｙＲｅｃｕｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）。由于它具有局域递归全局前馈（ＬＲＧＦＬｏｃａｌｙＲｅｃｕｒｅｎｔＧｌｏｂａｌｙＦｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ）结构而使网络具有良好动态特性，能自动学习过去的输入，对现在的输出应具有的影响程度，避免了用前馈神经网络（ＦＮＮＦｅｅｄｆｏｒｗａｒｄＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）预测时依感觉做事的传统定性方法，将其应用于洪水预报，预测精度较高，预测方法简单。