计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2012年
3期
74-76,80
,共4页
智能神经元%神经网络%BP算法%时间序列%预测模型
智能神經元%神經網絡%BP算法%時間序列%預測模型
지능신경원%신경망락%BP산법%시간서렬%예측모형
人工神经元网络的研究技术在理论和实际应用上已经比较成熟,在信号处理系统中也采用该技术进行非线性时间序列信号的预测分析.但是由于该理论黑箱模型的特点,无法引入先验知识,从而预测精度难以提高.针对该问题,文中提出了智能神经网络的动态预测模型,引入智能神经元,建立区别于传统神经网络的预测模型,达到了较为理想的预测效果.并以工业生产参数的时间序列预测——某油井生产过程中MinCurrent参数值,作为实验模型,对该方法进行了验证,结果表明了该模型预测精度较高、计算速度快.
人工神經元網絡的研究技術在理論和實際應用上已經比較成熟,在信號處理繫統中也採用該技術進行非線性時間序列信號的預測分析.但是由于該理論黑箱模型的特點,無法引入先驗知識,從而預測精度難以提高.針對該問題,文中提齣瞭智能神經網絡的動態預測模型,引入智能神經元,建立區彆于傳統神經網絡的預測模型,達到瞭較為理想的預測效果.併以工業生產參數的時間序列預測——某油井生產過程中MinCurrent參數值,作為實驗模型,對該方法進行瞭驗證,結果錶明瞭該模型預測精度較高、計算速度快.
인공신경원망락적연구기술재이론화실제응용상이경비교성숙,재신호처리계통중야채용해기술진행비선성시간서렬신호적예측분석.단시유우해이론흑상모형적특점,무법인입선험지식,종이예측정도난이제고.침대해문제,문중제출료지능신경망락적동태예측모형,인입지능신경원,건립구별우전통신경망락적예측모형,체도료교위이상적예측효과.병이공업생산삼수적시간서렬예측——모유정생산과정중MinCurrent삼수치,작위실험모형,대해방법진행료험증,결과표명료해모형예측정도교고、계산속도쾌.
