【摘 要】
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在基本Elman网络以及改进网络中,前馈权值通常采用BP算法调整,而反馈权值则设定为常数,在网络的训练过程中需要反复的调整反馈权值,寻找其最优解.本文采用了模拟退火算法对Elman网络的前馈和反馈权值进行优化,并将其应用于建立热工过程的非线性模型.仿真研究表明,无需复杂的网络结构,采用SA算法的Elman网络模型能够很好的适配热工过程对象,并有较好的泛化能力.
【出 处】
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中国电机工程学会第八届青年学术会议
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在基本Elman网络以及改进网络中,前馈权值通常采用BP算法调整,而反馈权值则设定为常数,在网络的训练过程中需要反复的调整反馈权值,寻找其最优解.本文采用了模拟退火算法对Elman网络的前馈和反馈权值进行优化,并将其应用于建立热工过程的非线性模型.仿真研究表明,无需复杂的网络结构,采用SA算法的Elman网络模型能够很好的适配热工过程对象,并有较好的泛化能力.
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