一种提高神经网络局部预测能力的对数归一化方法

摘要

本发明公开了一种提高神经网络局部预测能力的对数归一化方法，根据预测对象，确定神经网络的输入与输出：使用抽样方法产生训练样本的输入值作为神经网络输入值，使用计算流体力学方法计算每个训练样本的输出值，即设计目标值，作为神经网络输出值；使用线性归一化方法对神经网络输入值进行归一化处理；确定神经网络输出值的阈值，使用对数归一化方法对神经网络输出值进行归一化处理。与传统的线性归一化方法相比，本发明的对数归一化方法使神经网络的预测成功率提高了17.1％。