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搜索资源列表

  1. Elman神经网络计算

  2. Elman神经网络，内附仿真案例与代码，并且详细说明每条代码的功能与参数。使之具有初步研究Elman神经网络的能力。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-19
    • 文件大小：399360
    • 提供者：xiaoxiannan

  1. elman神经网络的源代码，包括训练和仿真

  2. elman神经网络的源代码，包括训练和仿真

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2012-02-28
    • 文件大小：961
    • 提供者：wxf19890102

  1. 基于Elman神经网络的电力负荷预测的MATLAB实现

  2. 基于Elman神经网络的电力负荷预测的MATLAB实现

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-10-25
    • 文件大小：1024
    • 提供者：alei1234554321

  1. 基于Elman神经网络的峰值检波的MATLAB实现

  2. 基于Elman神经网络的峰值检波的MATLAB实现

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-10-25
    • 文件大小：891
    • 提供者：alei1234554321

  1. 基于Elman神经网络的房价预测

  2. 基于Elman神经网络的房价预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-23
    • 文件大小：87040
    • 提供者：qq_18360203

  1. Elman神经网络的数据预测

  2. 本代码主要是用MATLAB工具对Elman神经网络进行仿真，实现电力负荷模型的预测

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-18
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_42006303

  1. 基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断

  2. 针对基于传统BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法存在的收敛速度慢、精度不高等问题,提出了一种基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断模型。该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,通过改进遗传算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,将优化后的Elman神经网络用于齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,该故障诊断模型加快了网络训练速度,提高了齿轮箱故障诊断的准确度和精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：252928
    • 提供者：weixin_38608378

  1. 基于优化的Elman神经网络的类流感的预测

  2. 流感对公众健康构成巨大威胁,准确的实时预测和即时反应对于控制流感疫情至关重要。采用美国疾病控制和预防中心的类流感疾病(ILI)数据来预测流感。为了准确预测每个区的流感,通过更新行驶距离率(traveling distance rate,RTD)获得改进的多元优化器(improved multi-verse optimizer,IMVO),并用IMVO来优化Elman神经网络(ERNN)的参数,得到模型IMVO-ERNN.比较结果表明,IMVO-ERNN模型优于MLR、ERNN和MVO-ERNN等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：442368
    • 提供者：weixin_38726712

  1. VARX-Elman神经网络融合模型的国家财政收入预测研究

  2. VARX-Elman神经网络融合模型的国家财政收入预测研究 ，蒋鸽，王斌会，国家预算作为政府的基本财政收支计划，是政府的重要活动之一，进行国家财政收入的预测对国家收入的预算具有重要参考意义。创新之

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-30
    • 文件大小：318464
    • 提供者：weixin_38695727

  1. 利用Elman神经网络鉴定建筑结构可靠性

  2. 利用Elman神经网络鉴定建筑结构可靠性，王威，韩阳，根据影响建筑结构可靠性的各种不同性质因素特点和实际鉴定标准，利用Elman神经网络建模评定分析建筑结构的可靠性等级。所得结果显�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-20
    • 文件大小：302080
    • 提供者：weixin_38562026

  1. 手撕Elman神经网络.rar

  2. 使用Matlab语言手写Elman神经网络，对网络的数学模型和误差反向传播过程进行编程实现。隐含层激活函数用Tanh函数，输出层激活函数用sigmoid函数。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-12
    • 文件大小：3072
    • 提供者：love_petrel

  1. MATLAB基于BP和Elman神经网络的手写字母识别，自带自制数据集，有GUI界面

  2. 人工智能课的课程设计，可以切换BP和ELman神经网络实现手写字母识别，自带用画板手写的1500张图像数据集，有GUI界面，可以直接运行使用。适合课程设计、学习用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yyyh66024

  1. 基于Elman神经网络的煤矿井下电网故障选线研究

  2. 为了解决煤矿井下电网发生单相接地故障时的选线问题,将Elman神经网络引入故障选线领域,根据故障与非故障线路零序电流中谐波电流含量不同的特征,选出故障线路。采用零序电流中的三次、五次、七次谐波电流含量构成特征相量作为Elman神经网络的输入向量对网络进行训练,并用训练好的网络选取故障线路。为了验证该方法的正确性和有效性,在simulink平台上搭建煤矿井下电网仿真系统。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：292864
    • 提供者：weixin_38687343

  1. 基于Elman神经网络矿用通风机故障诊断的研究

  2. 介绍了一种基于Elman神经网络的通风机故障诊断的诊断原理,学习算法以及技术路线。通过对现场信号特征数据的采集以及归一化处理,对Elman神经网络选取最优的结构与参数,实现了煤矿主通风机故障类型的智能分类与诊断。与传统BP神经网络诊断结果相比较,Elman神经网络综合诊断性能更优。最后通过风机的故障诊断实例表明:Elman神经网络在提高学习速度上有了很大的改进,并且有效地抑制了传统神经网络容易陷于局部极小的缺陷,缩短了自主学习的时间,是风机故障诊断的有效方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：344064
    • 提供者：weixin_38716590

  1. 基于Elman神经网络的盾构滚刀磨损预测方法研究

  2. 为了解决盾构在复合地质掘进时滚刀磨损检测的难题,提出一种采用Elman神经网络预测盾构滚刀磨损状况的方法。利用滚刀换刀后正常磨损阶段的盾构掘进参数数据,建立Elman神经网络预测模型,根据依此模型得到的预测掘进速度与实际掘进速度的偏差来预测滚刀的磨损状况。文中分析了滚刀磨损影响因素,确定了Elman神经网络预测模型结构,给出了滚刀磨损判断依据。结合广州地铁五号线草淘区间左线盾构工程项目研究表明,预测结果与实际换刀情况相符。该方法建模简单,模型有效且适应性强,研究结论可为类似地质条件下的盾构滚刀磨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：977920
    • 提供者：weixin_38669729

  1. 基于GWO-Elman神经网络的底板突水预测

  2. 我国是世界最大的煤炭生产国和消费国，特别是在我国的华北地区，煤炭储量非常丰富，但 由于华北地区的水文地质条件复杂，煤炭实际生产过程中事故频发，特别是煤层底板突水事故，一 旦发生往往会造成较为严重的人员伤亡和财产损失。因此煤层底板突水预测已经成为煤矿安全生产 领域研究的重点。巨野煤田红旗煤矿是典型的华北型煤田，其主要可采煤层 3 煤层平均厚度 5.48m， 实际生产过程中受底板突水威胁严重，在矿井的建设及生产过程中多次出现底板突水。为了对 3 煤层进行底板突水预测，在分析收集红旗煤矿相关矿井水文地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：908288
    • 提供者：weixin_38518376

  1. 基于GA—Elman神经网络的电池劣化程度预测研究

  2. 摘要：阀控铅酸蓄电池的老化机理复杂.劣化程度受多种因素影响.因此较难预测.在分析影响蓄电池劣化程度的多种因素的基础上，采用Elman神经网络方法对电池劣化程度预测建立模型，并通过遗传算法对预测模型中的初始权值和阈值进行优化，根据浅度放电的测量数据进行劣化程度的预测.仿真结果表明：该模型达到了对电池劣化程度准确预测的目的.通过与实测数据的对比，证明该模型具有较高的有效性. 　　蓄电池目前被广泛地应用于汽车.电动车.UPS电源以及EPS电源系统等多个领域.阀控铅酸蓄电池（Valve Regulat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：218112
    • 提供者：weixin_38600341

  1. 通信与网络中的基于ARIMA与Elman神经网络的风速组合预测模型

  2. 摘要：近年来研究表明，组合预测方法比单一预测具有更高的预测精度。提出了一种利用改进的Elman神经网络修正ARIMA模型预测结果的短期风速组合预测模型。 　　先利用ARIMA模型对风速进行预测，其线性规律信息包含在时间序列预测结果中，非线性规律包含在预测误差中。再将ARIMA模型的预测误差及历史风速一阶差分序列作为改进的Elman神经网络输入变量，将ARIMA模型的风速预测误差作为输出变量。最后将ARIMA模型预测结果与Elman神经网络的误差预测结果叠加，得到最终修正后的预测风速。分析结果表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：273408
    • 提供者：weixin_38733414

  1. 基于Pls和Ga的Elman神经网络可靠的小样本分类算法。

  2. 如果仅使用传统的Elman神经网络来处理小样本，则针对具有高维数和少量特征的小样本将引起严重的问题。 这些问题包括学习能力差，冗余结构和培训不完整； 这些缺陷将导致较低的工作效率和较差的识别精度。 本文结合偏最小二乘理论和遗传算法，结合Elman神经网络的本质，提出了一种基于PLS和GA的优化Elman神经网络分类算法（PLS-GA-Elman ） 成立。 新算法通过PLS减小了小样本的特征维，获得了相对理想的低维数据，目的是减少神经网络的输入并简化其结构。 利用遗传算法优化连接权重，阈值和隐藏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：741376
    • 提供者：weixin_38689113

  1. 一种新颖的优化GA-Elman神经网络算法

  2. Elman神经网络具有良好的动态特性和强大的全局稳定性，被广泛用于处理非线性，动态和复杂的数据。 但是，作为对反向传播（BP）神经网络的优化，Elman模型不可避免地会继承其某些固有缺陷，从而影响识别精度和操作效率。 已经提出了许多改进来解决这些问题，但是事实证明很难平衡许多相关特征，例如存储空间，算法效率，识别精度等。而且，很难同时从临时解中获得永久解。 为了解决这个问题，可以将遗传算法（GA）引入Elman算法以优化连接权重和阈值，从而可以防止神经网络陷入局部最小值并提高训练速度和成功率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：722944
    • 提供者：weixin_38601103
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