摘要
Elman递归神经网络具有上下层,将隐藏层前一时刻的输出反馈到当前时刻的输入,这种反馈连接使Elman网络能够检测随时间变化的序列信息;对Elman进行改进,使之对时间变化序列信息更敏感;利用岷江紫坪铺水文站数十年的天然月径流时间序列,采用改进的Elman递归神经网络对岷江紫坪铺站的天然月径流进行预测分析,并用误差检验和F方差对结果进行检验,表明该模型应用在紫坪铺水文站的月径流预测中是合理、可行的。
The Elman network has a context layer which feeds the hidden-layer output at previous moment back to the hidden-layer current input. This article improves the Elman network. The monthly runoff of the upper reach of the Min-jiang River is examined by improved Elman Network. The result of prediction shows the model is feasible and reasonable.
出处
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期38-42,共5页
Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition)
基金
国家重点基础研究发展计划资助项目(2003CB415202)
关键词
岷江上游
紫坪铺
改进的Elman神经网络
月径流预测
upper reach of the Min-jiang River
Zi Ping-pu
improve Elman network
monthly runoff prediction
