【摘 要】
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针对传统BP算法训练时间长、收敛速度慢、局部收敛等固有缺陷,选取BP网络结构设计中重要因素激活函数进行分析研究。设计了混合水平全排列组合试验方案,选取预测样本相对误差
【机 构】
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华北电力大学可再生能源学院,黄河勘测规划设计有限公司
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针对传统BP算法训练时间长、收敛速度慢、局部收敛等固有缺陷,选取BP网络结构设计中重要因素激活函数进行分析研究。设计了混合水平全排列组合试验方案,选取预测样本相对误差平均值、训练总次数、训练均方根误差作为性能评价指标,采用极差分析法对激活函数进行灵敏度分析。通过BP网络中长期径流预报模型的模拟仿真结果表明,BP网络不同层激活函数的组合工况对预报模型的收敛速度、收敛精度及泛化推广能力具有重要影响。其中输出层激活函数为单极性S型函数,隐含层激活函数为正弦函数,且形状因子参数在1.4~1.6之间的BP网络径流预测模型,大大提高了预测效率与精度。
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