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A method for selecting the number of hidden units using correlation of hidden units in an artificial neural network model and a method for predicting hydrological climate variables using the hidden unit

机译:使用隐藏单元中隐藏单元相关联的隐藏单元数量的方法以及使用隐藏单元预测水文气候变量的方法

摘要

The present invention relates to a method for selecting the number of hidden units using the correlation of hidden units in an artificial neural network model and a method for predicting hydroclimatic variables using the same. More specifically, the correlation of hidden units in an artificial neural network model (MI, Mutual Information) The number of hidden units is selected, and climate factor time series data is analyzed using an artificial neural network model having the selected number of hidden units to output hydrological climate variables. It relates to a selection method and a hydroclimatic variable prediction method using the same.
机译:本发明涉及一种使用人工神经网络模型中隐藏单元的相关性选择隐藏单元数量的方法及其使用该方法,用于预测用于预测液压变量的方法。 更具体地,隐藏单元在人工神经网络模型(MI,互信息)中的相关性选择隐藏单元的数量,并且使用具有所选数量的隐藏单元的人工神经网络模型来分析气候因子时间序列数据 输出水文气候变量。 它涉及一种选择方法和使用该方法的选择方法和循环可变预测方法。

著录项

  • 公开/公告号KR102333271B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-11-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 경상국립대학교산학협력단;

    申请/专利号KR20200070002

  • 发明设计人 이태삼;

    申请日2020-06-10

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 22:32:24

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