太原理工大学学报
太原理工大學學報
태원리공대학학보
JOURNAL OF TAIYUAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2007年
2期
142-145
,共4页
安全评价%小波分析%小波神经网络%BP神经网络
安全評價%小波分析%小波神經網絡%BP神經網絡
안전평개%소파분석%소파신경망락%BP신경망락
鉴于传统神经网络方法解决非线性问题收敛速度慢,易陷入局部最优解的缺陷,本文通过对小波神经网络的结构及学习算法的简要介绍,结合神经网络的自学习能力,提出一种充分利用小波变换时频局部化性质的小波神经网络安全评价方法,通过用小波神经网络评价方法与BP神经网络评价方法对某大型炼油化工厂相应原始数据进行分析、对比,表明该小波神经网络评价方法较BP神经网络评价方法收敛迅速,绝对误差小,预测精度高.
鑒于傳統神經網絡方法解決非線性問題收斂速度慢,易陷入跼部最優解的缺陷,本文通過對小波神經網絡的結構及學習算法的簡要介紹,結閤神經網絡的自學習能力,提齣一種充分利用小波變換時頻跼部化性質的小波神經網絡安全評價方法,通過用小波神經網絡評價方法與BP神經網絡評價方法對某大型煉油化工廠相應原始數據進行分析、對比,錶明該小波神經網絡評價方法較BP神經網絡評價方法收斂迅速,絕對誤差小,預測精度高.
감우전통신경망락방법해결비선성문제수렴속도만,역함입국부최우해적결함,본문통과대소파신경망락적결구급학습산법적간요개소,결합신경망락적자학습능력,제출일충충분이용소파변환시빈국부화성질적소파신경망락안전평개방법,통과용소파신경망락평개방법여BP신경망락평개방법대모대형련유화공엄상응원시수거진행분석、대비,표명해소파신경망락평개방법교BP신경망락평개방법수렴신속,절대오차소,예측정도고.
