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文档简介

2.8

Elman神经网络模型与学习算法

概述Elman神经网络由JeffreyL.Elman于1990年提出是一种反馈神经网络具有很强的计算能力Hello,I’mJeffreyL.Elman2.8.1Elman神经网络结构Elman网络由4层组成输入层信号传输作用隐含层承接层也称上下文单元或状态层,承接层从隐含层接收反馈信号，用来记忆隐含层神经元前一时刻的的输出值，承接层神经元的输出经延迟与存储，再输入到隐含层。这样就使其对历史数据具有敏感性，增加了网络自身处理动态信息的能力。输出层仅起线性加权作用。2.8.2Elman神经网络学习算法Outputyr12Inputun1n1m1输出层用紫色表示隐含层用黄色表示承接层用白色表示2.8.2Elman神经网络学习算法Elman神经网络学习算法采用BP算法判断算法是否结束的误差函数为：其中为期望输出Elman神经网络学习算法流程图

Elman神经网络学习算法流程图计算输出层输出初始化各层权值输入样本值计算输入层输出计算误差函数更新权值计算承接层输出计算隐含层输出2.8.3Elman神经网络学习算法的MATLAB实现例2-7下表为某单位办公室七天上午9点到12点的空调负荷数据，数据已经做了归一化处理，预测方法采用前6天的数据作为网络的训练样本，每3天的负荷作为输入向量，第4天的负荷作为目标向量，第七天的数据作为网络的测试数据。2.8.3Elman神经网络学习算法的MATLAB实现空调负荷数据表时间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0.45570.47900.70190.8211第5天0.46010.48110.71010.8298第6天0.46120.48450.71880.8312第7天0.46150.48910.72010.83302.8.3Elman神经网络学习算法的MATLAB实现例2-7程序小结概述Elman神经网络结构Elman神经

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