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基于SAS-DBEN的海洋环境多因素预测方法
被引量：
1
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作者
王嘉琳
金宇悦
李志刚
《电脑知识与技术》
2021年第22期1-2,19,共3页
激励函数对深度神经网络的非线性逼近性能具有重要影响,其选择与任务相关。针对这一问题,提出基于自适应选择算法的深度置信回声状态网络模型,并应用于海洋环境多因素时间序列预测。该模型集成了14种激励函数,通过预测性能比较实现自适...
激励函数对深度神经网络的非线性逼近性能具有重要影响,其选择与任务相关。针对这一问题,提出基于自适应选择算法的深度置信回声状态网络模型,并应用于海洋环境多因素时间序列预测。该模型集成了14种激励函数,通过预测性能比较实现自适应选择功能。仿真结果表明,该模型能够正确选择出最优激励函数,具有良好的海洋数据多因素预测能力。
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关键词
海洋环境数据
时间序列预测
深度置信回声状态网络
自适应选择算法
激励函数
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职称材料
题名
基于SAS-DBEN的海洋环境多因素预测方法
被引量：
1
1
作者
王嘉琳
金宇悦
李志刚
机构
华北理工大学
出处
《电脑知识与技术》
2021年第22期1-2,19,共3页
基金
唐山市科技计划项目(19150230E)。
文摘
激励函数对深度神经网络的非线性逼近性能具有重要影响,其选择与任务相关。针对这一问题,提出基于自适应选择算法的深度置信回声状态网络模型,并应用于海洋环境多因素时间序列预测。该模型集成了14种激励函数,通过预测性能比较实现自适应选择功能。仿真结果表明,该模型能够正确选择出最优激励函数,具有良好的海洋数据多因素预测能力。
关键词
海洋环境数据
时间序列预测
深度置信回声状态网络
自适应选择算法
激励函数
Keywords
ocean
environment
data
time
series
prediction
deep
belief
echo-state
network
self
-
adaptive
selection
algorithm
activation
function
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
发文年
被引量
操作
1
基于SAS-DBEN的海洋环境多因素预测方法
王嘉琳
金宇悦
李志刚
《电脑知识与技术》
2021
1
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