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时空神经网络及其在机场噪声预测中的应用
被引量:
2
1
作者
王尚北
王建东
陈海燕
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第7期133-137,共5页
针对时空序列建模分析问题,利用函数扩展技术,结合线性脉冲响应滤波原理,提出一种新型时空神经网络。该网络由函数扩展功能模块和线性延时脉冲模块组成。函数扩展功能模块将网络输入空间映射到高维空间,实现时空序列非线性模式到高维映...
针对时空序列建模分析问题,利用函数扩展技术,结合线性脉冲响应滤波原理,提出一种新型时空神经网络。该网络由函数扩展功能模块和线性延时脉冲模块组成。函数扩展功能模块将网络输入空间映射到高维空间,实现时空序列非线性模式到高维映射空间线性模式转换;线性脉冲延时模块等效于时空线性脉冲响应滤波器,用于拟合时空序列中的线性模式。采用LevenbergMarquardt最优方法对网络进行训练,设计时空神经网络的快速学习算法。机场噪声仿真结果表明,该网络具有快速收敛和高精度的特点,预测精度高于时空自相关移动平均模型和多层感知器神经网络。
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关键词
时空神经网络
函数链接人工神经网络
线性脉冲响应滤波
时空白相关移动平均模型
时空序列
机场噪声
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题名
时空神经网络及其在机场噪声预测中的应用
被引量:
2
1
作者
王尚北
王建东
陈海燕
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第7期133-137,共5页
基金
国家自然科学基金资助重点项目(61139002)
国家"863"计划基金资助重点项目(2012AA063301)
文摘
针对时空序列建模分析问题,利用函数扩展技术,结合线性脉冲响应滤波原理,提出一种新型时空神经网络。该网络由函数扩展功能模块和线性延时脉冲模块组成。函数扩展功能模块将网络输入空间映射到高维空间,实现时空序列非线性模式到高维映射空间线性模式转换;线性脉冲延时模块等效于时空线性脉冲响应滤波器,用于拟合时空序列中的线性模式。采用LevenbergMarquardt最优方法对网络进行训练,设计时空神经网络的快速学习算法。机场噪声仿真结果表明,该网络具有快速收敛和高精度的特点,预测精度高于时空自相关移动平均模型和多层感知器神经网络。
关键词
时空神经网络
函数链接人工神经网络
线性脉冲响应滤波
时空白相关移动平均模型
时空序列
机场噪声
Keywords
space
-time
neural
network
Functional
Link
Artificial
Neural
Network(FLANN)
linear
impulse
response
filtering
space
-
timeautoregressive
moving
average
(
starma
)
model
space
-time
series
airport
noise
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
时空神经网络及其在机场噪声预测中的应用
王尚北
王建东
陈海燕
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014
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