文献类型：期刊文章

作　　者：李明[1] 韩旭明[2]

机构地区：[1]长春税务学院计算机科学与技术系,吉林长春130117 [2]长春工业大学信息传播工程学院

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60373099);吉林省社会科学基金项目(2007234);长春税务学院院级项目(2006016)

年　　份：2007

卷　　号：24

期　　号：6

起止页码：233-235

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：通过在OIF Elman(Output-Input Feedback Elman)神经网络模型中引入惩罚收益因素,提出了一种基于OIF Elman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OIF Elman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。

关 键 词：输入/输出反馈Elman神经网络  惩罚收益因素  预测  评价  

分 类 号：TP301.6]