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基于小波神经网络的电梯交通流预测

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小波神经网络随着输入维数的增加,网络参数将呈指数倍增加,导致收敛速度下降.在研究统计学理论的基础上,提出了以结构风险最小化为目标的训练方法.该方法最大限度地保证了网络的泛化能力.将该网络应用于电梯交通流的预测,得到了比传统BP神经网络更优的效果.

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来源
《控制与决策》 |2006年第5期|589-592|共4页
作者
黄敏; 崔宝同; 顾树生;
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作者单位

江南大学控制科学与工程研究中心;

东北大学信息科学与工程学院;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
小波神经网络; 统计学习理论; 结构风险最小化; 电梯交通流;

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