基于改进Elman神经网络的电子元件性能预测

发布时间：2018-05-10 22:09

  本文选题：Elman神经网络 + 梯度下降　； 参考：《现代防御技术》2017年01期

【摘要】：为提高传统Elman神经网络的动态性能,通过增加输出层与承接层之间的反馈环节,提出了一种新的改进的Elman神经网络模型,利用梯度下降原理对其学习算法进行了推导。同时引入附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测方法,并将其应用于电子元件性能参数的预测中。仿真实验证明,相比于BP和传统Elman神经网络,改进后的Elman神经网络训练速率快,预测精度高,具有良好的动态性能。由此可见,改进的Elman神经网络模型在对具有非线性时序特征参数的预测中,具有良好的应用前景。
[Abstract]:In order to improve the dynamic performance of the traditional Elman neural network, a new improved Elman neural network model is proposed by adding feedback links between the output layer and the receiving layer, and its learning algorithm is deduced by the gradient descent principle. At the same time, the algorithm of additional momentum and variable learning rate is introduced, and the prediction method based on improved Elman neural network is established and applied to the prediction of the performance parameters of electronic components. The simulation results show that compared with BP and traditional Elman neural networks, the improved Elman neural networks have fast training rate, high prediction accuracy and good dynamic performance. It can be seen that the improved Elman neural network model has a good application prospect in predicting the characteristic parameters of nonlinear time series.
【作者单位】： 海军航空工程学院七系;海军航空工程学院研究生管理大队;
【分类号】：TN60;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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