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文档简介

1、1会计学Elman神经网络算法模型与学习算法神经网络算法模型与学习算法输入输入单元上下文单元输出隐层单元输出单元urymxncx123,w w wg( ) f( ) n( )h ()nett1111()()()mnnettw txt 11()()my tg nett23( )( )( )( )nicniu tif iAtxtif iBwif iAw twf iB 1()( )( )inii ABnettw tt 11()()nnxtf nett11( )()()inii ABnettw tt ( )( )cnxth nett 1(1)w t 2( )w t3( )w tOutput yr12n

2、1n1m1输出层用紫色表示输出层用紫色表示隐含层用黄色表示隐含层用黄色表示承接层用白色表示承接层用白色表示21 ( )( )nkEy kd k( )d k函 数 名功 能newelm()生成一个Elman神经网络trains()根据已设定的权值和阈值对网络进行顺序训练traingdx()自适应学习速率动量梯度下降反向传播训练函数learngdm()动量梯度下降权值和阈值学习函数时间9时负荷10时负荷11时负荷12时负荷第1天0.44130.47070.69530.8133第2天0.43790.46770.69810.8002第3天0.45170.47250.70060.8201第4天0.455

3、70.47900.70190.8211第5天0.46010.48110.71010.8298第6天0.46120.48450.71880.8312第7天0.46150.48910.72010.8330%根据预测方法得到输入向量和目标向量P=0.4413 0.4707 0.6953 0.8133 0.4379 0.4677 0.6981 0.8002 0.4517 0.4725 0.7006 0.8201;0.4379 0.4677 0.6981 0.8002 0.4517 0.4725 0.7006 0.8201 0.4557 0.4790 0.7019 0.8211;0.4517 0.472

4、5 0.7006 0.8201 0.4557 0.4790 0.7019 0.8211 0.4601 0.4811 0.7101 0.8298;T=0.4557 0.4790 0.7019 0.8211;0.4601 0.4811 0.7101 0.8298;0.4612 0.4845 0.7188 0.8312;%输入向量的取值范围为0 1，用threshold来标记threshold=0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;%创建一个Elman神经网络，隐含层的神经元个数为17个，4个输出层神经元，隐含层激活函%数为tansig，输出层激活函数为purelin net=newelm(threshold,17,4,tansig,purelin);

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