文献类型：期刊文章

作　　者：冯志鹏[1] 宋希庚[1] 薛冬新[1] 郑爱萍[2] 孙玉明[3]

机构地区：[1]大连理工大学内燃机研究所,大连116024 [2]锦州石化公司设计院,辽宁锦州121000 [3]辽宁石油化工学校,辽宁锦州121000

出　　处：《振动．测试与诊断》

基　　金：辽宁省教委高校自然科学基金资助项目 (编号 :990 4 2 1 0 93)

年　　份：2003

卷　　号：23

期　　号：2

起止页码：105-109

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：介绍了广义回归神经网络的基本理论 ,提出了应用 BIC准则确定输入神经元数目的方法 ,将其应用于大型旋转机械振动状态时间序列的单步和多步预测 ,与传统的采用误差反向传播学习算法的三层前馈感知器网络 (BP神经网络 )的预测结果进行对比。结果表明 ,该网络的预测性能优于后者 ,即使样本数据稀少 。

关 键 词：广义回归神经网络 时间序列预测 平滑参数  网络结构 旋转机械 振动状态  

分 类 号：TH133] TP183]