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Elman神经网络.ppt

1、第九章 Elman神经网络Elman网络结构l带反馈的BP网络l行程迟滞具有短期记忆功能Elman神经网络结构特点l四层:输入层、中间层(隐藏层)、承接承接层层和输出层l承接层:又称为上下文层或状态层,记忆隐含层前一时刻的输出l对历史状态敏感,增加处理动态信息的能力,可动态建模Elman网络神经元l输入层:没有神经元l隐藏层:S神经元l承接层:没有神经元l输出层:线性神经元Elman网络学习算法l也采用BP算法进行权值修正,指标函数为误差平方和Elman网络的构建lNET=NEWELM(PR,S1 S2.SNl,TF1 TF2.TFNl,BTF,BLF,PF)lPR -Rx2 维矩阵,表示R个

2、输入的范围lSi -每层有几个神经元lTFi 每层神经元的类型lBTF 训练算法,默认为 traingdx.lBLF 学习算法,默认为 learngdm.lPF -表现函数,默认为 mse例一:构建一个Elman网络l构建一个单输入、单输出,隐藏层有5个神经元的Elman网络l输入网络的IW,LW1和LW2进行观察分析(维数)l随机产生一个输入向量,观察相应输出l为输入向量指定期望输出进行训练l观察训练后网络的输出振幅检测l检波、低通滤波例二:应用Elman网络进行振幅检测l意义:演示Elman网络如何进行时间模式时间模式识别和分类识别和分类(低通滤波)l实现方法l设置输入(两种振幅的正弦波)

3、和期望输出l建立网络并根据输入和期望输出进行训练l用原输入信号对网络进行测试l用一组新的输入信号(频率和振幅都有改变)对网络进行测试例三:基于Elman网络的空调负荷预测l空调系统的逐时负荷是按时间顺序排列的数字序列,它们之间有某种统计意义上的关系,很难用函数描述l空调负荷预测问题:多变量、强耦合、严重非线性、动态性l要求:根据过去的N(N1)个数据预测未来M(M 1)个时刻的值预测方法的选取l神经网络方法的优势l并行、分布式、自组织l静态网络lBP网络:系统定阶困难、规模大、收敛慢l动态网络lElman:适应时变特性样本数据的分段方法空调负荷数据l每天只选912四个小时的负荷基于Elman网络的空调负荷预测步骤l构造训练样本:每3天的负荷作为输入向量,第4天的复合作为目标向量(三组训练样本,第7天的数据作测试)l网络结构:输入层12维,输出层4个神经元,中间层神经元设置为13个l设置训练参数,最大训练次数1000l用第7天的数据做测试Elman网络小结l结构:带反馈的BP网络(在隐藏层反馈)l特点:有短期记忆功能l应用:时间模式识别和分类

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