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文中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,避免了其陷入局部最小值,在网络的训练过程中无需人为的反复调整反馈权植,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.
采用模拟退火算法的Elman网络及在热工过程建模中的应用
【摘 要】
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文中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,避免了其陷入局部最小值,在网络的训练过程中无需人为的反复调整反馈权植,并将其应用于建立热工过程的非线性模
【机 构】
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华北电力大学,天津大港发电厂
【出 处】
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中国电机工程学报
【发表日期】
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2005年11期
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