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针对低阶多层，变拓扑结构的人工神经网络，运用误差反向传播算法，对离散非线性系统的拟合逼近进行了研究。对一个工业实际现象使用神经网络动态建模，结果表明，所提出的模型能自动训练学习修正误差，较全面地反映了影响负荷变化的各种因素。
应用EBP神经网络进行预测的研究
【摘 要】
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针对低阶多层，变拓扑结构的人工神经网络，运用误差反向传播算法，对离散非线性系统的拟合逼近进行了研究。对一个工业实际现象使用神经网络动态建模，结果表明，所提出的模型能自动训
【机 构】
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兰州大学数学系,甘肃省矿山安全检验研究所,甘肃电力局
【出 处】
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兰州大学学报
【发表日期】
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1997年4期
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