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论文研究引入惩罚收益因素OIFElman神经网络及其应用.pdf

上传者: 2019-09-05 00:49:51上传 PDF文件 68.02KB 热度 29次
通过在OIFElman(OutputInputFeedbackElman)神经网络模型中引入惩罚收益因素,提出了一种基于OIFElman神经网络的改进模型,并将其用于大气质量的预测和评价。实验模拟结果证明,引入惩罚收益因素OIFElman模型能够明显提高网络的预测精度,具有极佳的逼近性能,所得预测数据和评价结果与实际结果基本吻合。利用该模型对大气质量进行预测和评价是可行而有效的,具有较好的应用潜能;并为大气环境整治规划提供了一种新的技术和方法。
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