赵平
- 作品数：1 被引量：10H指数：1
- 供职机构：铜陵学院建筑工程学院更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 基于BP神经网络的霍普菲尔德模型改进研究被引量：10
- 2016年
- 为了分析对流层延迟的时空变化规律、提高对流层延迟的改正精度,利用BP神经网络处理非线性问题的优势,改进传统的霍普菲尔德模型得到一种新的融合模型(Hop+BP模型)。分别对比Hop+BP模型与传统的霍普菲尔德模型、多元线性回归模型、BP神经网络等模型的计算结果,得到如下结论:霍普菲尔德模型存在一个明显的系统误差,精度较低;多元线性回归的预测精度有所提高,但是其本质是将数据强制拟合,缺少物理解释,难以推广使用;传统的BP神经网络的计算精度较之霍普菲尔德模型有80%的提高,但存在明显的不稳定性;Hop+BP模型具有预测精度高、稳定性好等优点,预测中误差为1.1cm,明显优于传统方法。
- 朱明晨赵平陈伟荣
- 关键词：BP神经网络多元线性回归
